Evaluation of a 3‐D hydrodynamic model and atmospheric forecast forcing using observations in Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Six‐month observations of surface meteorology, water temperature, and currents in Lake Ontario are used to evaluate a high‐resolution, three‐dimensional hydrodynamic model and the forecasted forcing from a regional version of the Canadian operational global environmental multiscale (GEM) model. The hydrodynamic model is based on the Princeton Ocean Model (POM). Driven by both the observed and modeled surface wind stress and the surface net heat fluxes (SNHF), POM is able to reproduce the observed variations of the lake surface temperature (LST) and vertical stratification conditions at the seasonal and synoptic time scales. The model also has skill in simulating the temporal and vertical variation of currents. The patterns of the simulated horizontal distributions of the LST and lake circulation are consistent with the observed climatology. Model sensitivity experiments reveal that the differences between the simulations using observed and model forcing are mainly due to the difference in wind stress instead of the SNHF. Comparison with meteorological observations suggests that GEM has good accuracy in simulating the SNHF but overestimates the wind. Model sensitivity experiments further revealed that errors in the SNHF have significant impact on simulations of water temperature in the surface and near‐surface layers, whereas errors in wind stress cause significant changes of water temperature in the thermocline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».