WRF‐simulated sensitivity to land surface schemes in short and medium ranges for a high‐temperature event in <scp>E</scp>ast <scp>C</scp>hina: A comparative study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We designed simulations for the high‐temperature event that occurred on 23 July 2003 in East China using a series of forecast lead times, from short‐range to medium‐range, and four land surface schemes (LSSs) (i.e., SLAB, NOAH, RUC, and PX) in the Weather Research and Forecasting Model (WRF), Version 3. The sensitivities of short and medium‐range simulations to the LSSs systematically varied with the lead times. In general, the model reproduced short‐range, high‐temperature distributions. The simulated weather was sensitive to the LSSs, and the LSS‐induced sensitivity was higher in the medium range than in the short‐range. Furthermore, the LSS performances were complex, i.e., the PX errors apparently increased in the medium range (longer than 6 days), RUC produced the maximum errors, and SLAB and NOAH had approximately equivalent errors that slightly increased. Additional sensitivity simulations revealed that the WRF modeling system assigns relatively low initial soil moisture for RUC and that soil moisture initialization plays an important role that is comparable to the LSS choice in the simulations. LSS‐induced negative feedback between surface air temperature (SAT) and atmospheric circulation in the lower atmosphere was found in the medium range. These sensitivities were mainly caused by the LSS‐induced differences in surface sensible heat flux and by errors associated with the lead times. Using the SAT equation, further diagnostic analyses revealed LSS deficiencies in simulating surface fluxes and physical processes that modify the SAT and indicated the main reasons for these deficiencies. These results have implications for model improvement and application.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle