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Enregistrement W2015419701 · doi:10.1175/2010mwr3125.1

The Diurnal Cycle of Precipitation from Continental Radar Mosaics and Numerical Weather Prediction Models. Part I: Methodology and Seasonal Comparison

2010· article· en· W2015419701 sur OpenAlexaff
Madalina Surcel, Marc Berenguer, Isztar Zawadzki

Notice bibliographique

RevueMonthly Weather Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesRural Development Administration
Mots-clésDiurnal cyclePrecipitationClimatologyForcing (mathematics)Environmental scienceAnnual cycleLongitudeAtmospheric sciencesSpring (device)MeteorologyLatitudeGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The diurnal cycle of precipitation over the continental United States is characterized through the analysis of radar rainfall maps and is used as a measure of performance of the Global Environmental Multiscale (GEM) model during the spring (April–May) and summer (July–August) of 2008. The main interest is to determine the effects of different types of forcing (synoptic versus thermal) on the average daily variability of precipitation and on the model’s representation of it. A secondary objective is to study the interannual variability of the diurnal cycle. The investigation is based on the analysis of time–longitude diagrams of precipitation fields, of average statistics, and of model skill scores. The results show that the main differences between the spring and summer diurnal cycles are the duration of propagating systems, the frequency of convective events in the southeastern United States, and more interannual variability of the spring diurnal cycle. However, most interesting is that the timing of precipitation initiation over the Rockies is in phase with the cycle of solar warming for both seasons, despite the strong synoptic forcing during spring. Also, east of the Rockies, the diurnal cycle is mainly determined by transport mechanism and is consequently out of phase with the solar cycle. While GEM represents fairly well the timing of precipitation initiation along the Rockies during both seasons, it fails to correctly depict the propagation characteristics of these systems. During spring, the simulated systems show more variability in propagation paths than observed, while during summer, the observed propagation is simply not captured by GEM. This is probably a consequence of different propagation mechanisms acting in the model and in the atmosphere, and between spring and summer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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