A simple way to improve the diurnal cycle in convective rainfall over land in climate models
Notice bibliographique
Résumé
Within the tropics, and during the summer months in midlatitudes, most of the rainfall reaching the surface is generated by moist convection. Over land, the diurnal cycle in moist convective rainfall usually peaks in the late afternoon. In most climate models, the diurnal peak in convective rainfall occurs several hours too early and is often near local solar noon. We argue that this bias partly originates from the methods used in convective parameterizations to calculate the cloud base mass flux. In most convective parameterizations, the initial convective mass flux is determined from the convective available potential energy (CAPE) of an updraft parcel originating from the model layer closest to the surface. In models, the rapid increase in the CAPE of this near‐surface layer following sunrise contributes to a rapid increase in convective precipitation. However, the mass‐weighted CAPE of the boundary layer as a whole responds much more slowly to the increase in downward solar radiation at the surface. Using a recently developed convective parameterization in version 4 of the Community Atmosphere Model (CAM4), we show that the overall accuracy in the diurnal simulation of convective precipitation increases as the number of near‐surface layers from which convective air parcels are permitted to originate increases from one to four. We also show that the simulation of the diurnal cycle in convective precipitation over land can be improved through the introduction of variables which attempt to represent the persistence of subgrid‐scale convective organization within a grid column across model time steps.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».