Comparison Studies of Cloud- and Convection-Related Processes Simulated by the Canadian Regional Climate Model over the Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents results from the Canadian Regional Climate Model (CRCM) contribution to the Global Energy and Water Cycle Experiment (GEWEX) Pacific Cross-section Intercomparison Project. This experiment constitutes a simulation of stratocumulus, trade cumulus, and deep convective transitions along a cross section in the tropical Pacific. The simulated seasonal mean cloud and convection are compared between an original version of CRCM (CRCM4) and a modified version (CRCMM) with refined parameterizations. Results are further compared against available observations and reanalysis data. The specific parameterization refinements touch upon the triggering and closure of shallow convection, the cloud and updraft characteristics of deep convection, the parameterization of large-scale cloud fraction, the calculation of the eddy diffusivity in the boundary layer, and the evaporation of falling large-scale precipitation. CRCMM shows substantial improvement in many aspects of the simulated seasonal mean cloud, convection, and precipitation over the tropical Pacific, CRCMM-simulated total column water vapor, total cloud cover, and precipitation are in better agreement with observations than in the original CRCM4 model. The maximum frequency of the shallow convection shifts from the ITCZ region in CRCM4 to the subtropics in CRCMM; accordingly, excessive cloud in the shallow cumulus region in CRCM4 is greatly diminished. Finally, CRCMM better simulates the vertical structure of relative humidity, cloud cover, and vertical velocity, at least when compared to the 40-yr ECMWF Re-Analysis. Analyses of sensitivity experiments assessing specific effects of individual parameterization changes indicate that the modification to the eddy diffusivity in the boundary layer and changes to deep convection contribute most significantly to the overall model improvements.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».