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Enregistrement W2058233582 · doi:10.1175/2008jhm979.1

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

2008· article· en· W2058233582 sur OpenAlexafffundabout
Biljana Music, D. Caya

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrometeorology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalOuranos
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésClimatologyEnvironmental scienceForcing (mathematics)Annual cycleClimate modelWater cycleStructural basinSensitivity (control systems)Range (aeronautics)Land coverDrainage basinClimate changeGeologyLand useGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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