Surface water and energy budgets over the Mississippi and Columbia River basins as simulated by two generations of the Canadian regional climate model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper aims to compare and evaluate the surface energy and water budgets of simulations with the operational version of the Canadian Regional Climate Model (CRCM op) and the developmental version (CRCM dev). The CRCM op and CRCM dev differ in their use of second‐ and third‐generation physical parametrization packages of the Canadian General Circulation Model (CGCM) II and III, respectively. The improvements to the physics of CGCM III include the use of the Canadian LAnd Surface Scheme (CLASS), a three‐layer soil model with explicit treatment of snow and canopy layers; it replaces the so‐called Bucket hydrological scheme and one‐layer force‐restore surface energy budget in the CGCM II. The common experimental configuration for this comparison is taken from the Project to Intercompare Regional Climate Simulations (PIRCS‐1c) over the continental United States between 1987 and 1994. The analysis focuses on two major river basins with substantial differences in atmospheric forcings, vegetation and topography: the Mississippi and the Columbia river basins. The evaluation is made using observation‐based data for monthly means of screen temperature, diurnal temperature range, precipitation, run‐off estimated from streamflow, and snow depth. Some surface fluxes are also compared with the reanalyses from the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) and the European Centre for Medium‐range Weather Forecasts (ECMWF). Results show that CRCM dev constitutes an improvement over CRCM op, particularly for summer evapotranspiration, precipitation and diurnal temperature range; a remaining cold bias in screen temperature, however, is associated with an excessive amount of snow in winter and a high run‐off peak in spring. CRCM op underestimates the snow cover at the expense of the frozen water in the soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».