Investigation of the Sensitivity of Water Cycle Components Simulated by the Canadian Regional Climate Model to the Land Surface Parameterization, the Lateral Boundary Data, and the Internal Variability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the sensitivity of components of the hydrological cycle simulated by the Canadian Regional Climate Model (CRCM) to lateral boundary forcing, the complexity of the land surface scheme (LSS), and the internal variability arising from different models’ initial conditions. This evaluation is a contribution to the estimation of the uncertainty associated to regional climate model (RCM) simulations. The analysis was carried out over the period 1961–99 for three North American watersheds, and it looked at climatological seasonal means, mean (climatological) annual cycles, and interanual variability. The three watersheds—the Mississippi, the St. Lawrence, and the Mackenzie River basins—were selected to cover a large range of climate conditions. An evaluation of simulated water budget components with available observations was also included in the analysis. Results indicated that the response of climatological means and annual cycles of water budget components to land surface parameterizations and lateral boundary conditions varied from basin to basin. Sensitivity to lateral boundary conditions is, in general, smaller than sensitivity to LSS and tends to be stronger for the northern basins (Mackenzie and St. Lawrence). Interannual variability was unaffected by changes in LSS and in driving data. Internal variability triggered by different initial conditions and the nonlinear nature of the climate model did not significantly affect either the 39-yr climatology, the climatological annual cycles, or the interannual variability. A comparison with observations suggests that although the simple Manabe-based LSS may be adequate for simulations of climatological means, skillful simulation of annual cycles require the use of a state-of-the-art LSS.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».