Evaluation of Polar WRF forecasts on the Arctic System Reanalysis Domain: 2. Atmospheric hydrologic cycle
Notice bibliographique
Résumé
The forecast atmospheric hydrologic cycle of the Polar version 3.1.1 of the Weather Research and Forecasting model (WRF) is examined for December 2006 – November 2007. The domain is similar to the Arctic System Reanalysis (ASR), an assimilation of model fields and Arctic observations being conducted partly by the Byrd Polar Research Center. Simulations are performed in 48 h increments initialized daily at 0000 UTC, with the first 24 h discarded for model spin‐up of the hydrologic cycle and boundary layer processes. Precipitation analysis reveals a negative annual mean bias (−9.4%) in the polar region, with particularly dry station biases reflected in the Canadian Archipelago. Annual mean bias for the midlatitudes is small and positive (4.6%), attributed to excessive precipitation during spring and summer when convective precipitation is dominant. An examination of precipitation within four major Arctic river basins shows large positive biases due to excessive convective precipitation in summer as well, but highlights the Arctic climate's strong dependence on midlatitude precipitation. Nudging the model's boundary layer moisture toward drier conditions decreases convective precipitation improving the prediction. Cloud fraction analysis shows too little cloud cover, supported by an excess in incident shortwave radiation and a deficit in downwelling longwave radiation throughout the domain. The longwave bias is present regardless of the amount of cloud water or cloud ice, demonstrating a need to improve cloud effects on radiation in Polar WRF. This examination provides a benchmark of the forecast atmospheric hydrological cycle of Polar WRF and its use as ASR's primary model.
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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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».