MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1981642446 · doi:10.1029/2010jd015473

Diagnosing the stratosphere-troposphere stationary wave response to climate change in a general circulation model

2011· article· en· W1981642446 sur OpenAlexaffabout
Lei Wang, Paul J. Kushner

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStratosphereTroposphereClimatologyAtmospheric sciencesGeneral Circulation ModelEnvironmental scienceCirculation (fluid dynamics)Climate changeGeologyMeteorologyPhysicsMechanicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] A stationary wave model (SWM) that captures the stratospheric and tropospheric stationary wave field is developed and applied to the problem of the stationary wave response to climate change. The SWM solution is controlled by damping settings that need to be tuned differently for observational and for modeling applications. The SWM is used to separately diagnose the effects of changes to the zonally asymmetric component of diabatic heating and of changes to the zonal mean basic state on the Northern Hemisphere winter stationary wave response to greenhouse gas forced climate change simulated by the Canadian Middle Atmosphere Model (CMAM). The SWM analysis shows that changes to the zonal mean basic state with diabatic heating held fixed explain much of the stationary wave response. In particular, changes to the zonal mean wind in the Northern Hemisphere subtropical upper troposphere dominate the subtropical and extratropical stationary wave response. CMAM simulates an increase in stratospheric wave driving in response to greenhouse forcing, in common with many climate models. In the SWM, this wave driving response, which is sensitive to the spatial structure of the waves, is not dominated by the subtropical jet response but involves several aspects of the zonal mean wind response and the diabatic heating response, all of which contribute to enhanced stratospheric wave driving.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research Atmospheres→Même sujetClimate variability and models→Travaux en français237 207→