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Enregistrement W1989497540 · doi:10.1073/pnas.0703572104

Madden–Julian Oscillation analog and intraseasonal variability in a multicloud model above the equator

2007· article· en· W1989497540 sur OpenAlexafffund
Andrew J. Majda, Samuel N. Stechmann, Boualem Khouider

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésMadden–Julian oscillationEquatorConvectionClimatologyOscillation (cell signaling)Zonal flow (plasma)Context (archaeology)GeologyAtmospheric convectionEquatorial wavesGeophysicsPhysicsMeteorologyLatitudeGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Madden-Julian Oscillation (MJO) is the dominant component of tropical intraseasonal variability, and a theory explaining its structure and successful numerical simulation remains a major challenge. A successful model for the MJO should have a propagation speed of 4-7 m/s predicted by theory; a wavenumber-2 or -3 structure for the planetary-scale, low-frequency envelope with distinct active and inactive phases of deep convection; an intermittent turbulent chaotic multiscale structure within the planetary envelope involving embedded westward- and eastward-propagating deep convection events; and qualitative features of the low-frequency envelope from the observational record regarding, e.g., its zonal flow structure and heating. Here, such an MJO analog is produced by using the recent multicloud model of Khouider and Majda in an appropriate intraseasonal parameter regime for flows above the equator so that rotation is ignored. Key features of the multicloud model are (i) systematic low-level moisture convergence with retained conservation of vertically integrated moist static energy, and (ii) the use of three cumulus cloud types (congestus, stratiform, and deep convective) together with their differing vertical heating structures. Besides all of the above structure in the MJO analog waves, there are accurate predictions of the phase speed from linear theory and transitions from weak, regular MJO analog waves to strong, multiscale MJO analog waves as climatological parameters vary. With all of this structure in a simplified context, these models should be useful for MJO predictability studies in a fashion akin to the Lorenz 96 model for the midlatitude atmosphere.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations58
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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