Internal Variability in Regional Climate Downscaling at the Seasonal Scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To study the internal variability of the model and its consequences on seasonal statistics, large ensembles of twenty 3-month simulations of the Canadian Regional Climate Model (CRCM), differing only in their initial conditions, were generated over different domain sizes in eastern North America for a summer season. The degree of internal variability was measured as the spread between the individual members of the ensemble during the integration period. Results show that the CRCM internal variability depends strongly on synoptic events, as is seen by the pulsating behavior of the time evolution of variance during the period of integration. The existence of bimodal solutions for the circulation is also noted. The geographical distribution of variance depends on the variables; precipitation shows maximum variance in the southern United States, while 850-hPa geopotential height exhibits maximum variance in the northeast part of the domain. Results suggest that strong precipitation events in the southern United States may act as a triggering mechanism for the 850-hPa geopotential height spread along the storm track, which reaches its maximum toward the northeast of the domain. This study reveals that successive reductions of the domain size induce a general decrease in the internal variability of the model, but an important variation in its geographical distribution and amplitude was detected. The influence of the internal variability at the seasonal scale was evaluated by computing the variance between the individual member seasonal averages of the ensemble. Large values of internal variability for precipitation suggest possible repercussions of internal variability on seasonal statistics.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».