Intraseasonal Variation of Winter Precipitation over the Western United States Simulated by 14 IPCC AR4 Coupled GCMs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluates the intraseasonal variation of winter precipitation over the western United States in 14 coupled general circulation models (GCMs) participating in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fourth Assessment Report (AR4). Eight years of each model’s twentieth-century climate simulation are analyzed. The focus is on the two dominant intraseasonal modes for the western U.S. precipitation: the 40-day mode and the 22-day mode. The results show that the models tend to overestimate the northern winter (November–April) seasonal mean precipitation over the western United States and Canada. The models also tend to produce overly strong intraseasonal variability in western U.S. wintertime precipitation, in spite of the overly weak tropical intraseasonal variability in most of the models. All models capture both the 40-day mode and the 22-day mode, usually with overly large variances. For the 40-day mode, models tend to reproduce its deep barotropic vertical structure and three-cell horizontal structure, but only 5 of the 14 models capture its northward propagation, and only 2 models simulate its teleconnection with the Madden–Julian oscillation in the tropical Pacific. For the 22-day mode, 8 of the 14 models reproduce its coherent northward propagation, and 9 models capture its teleconnection with precipitation in the tropical Pacific.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».