Using the Stochastic Multicloud Model to Improve Tropical Convective Parameterization: A Paradigm Example
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite recent advances in supercomputing, current general circulation models (GCMs) poorly represent the variability associated with organized tropical convection. A stochastic multicloud convective parameterization based on three cloud types (congestus, deep, and stratiform), introduced recently by Khouider, Biello, and Majda in the context of a single column model, is used here to study flows above the equator without rotation effects. The stochastic model dramatically improves the variability of tropical convection compared to the conventional moderate- and coarse-resolution paradigm GCM parameterizations. This increase in variability comes from intermittent coherent structures such as synoptic and mesoscale convective systems, analogs of squall lines and convectively coupled waves seen in nature whose representation is improved by the stochastic parameterization. Furthermore, simulations with a sea surface temperature (SST) gradient yield realistic mean Walker cell circulation with plausible high variability. An additional feature of the present stochastic parameterization is a natural scaling of the model from moderate to coarse grids that preserves the variability and statistical structure of the coherent features. These results systematically illustrate, in a paradigm model, the benefits of using the stochastic multicloud framework to improve deterministic parameterizations with clear deficiencies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».