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Enregistrement W2090504299 · doi:10.1175/2010jcli3490.1

Improved Middle Atmosphere Climate and Forecasts in the ECMWF Model through a Nonorographic Gravity Wave Drag Parameterization

2010· article· en· W2090504299 sur OpenAlexaff
Andrew Orr, Peter Bechtold, John Scinocca, Manfred Ern, Marta Janisková

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStratosphereGravity waveTroposphereAtmosphere (unit)TropopauseAtmospheric sciencesClimatologyZonal flow (plasma)GeologyPhysicsEnvironmental scienceGravitational waveMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In model cycle 35r3 (Cy35r3) of the ECMWF Integrated Forecast System (IFS), the momentum deposition from small-scale nonorographic gravity waves is parameterized by the Scinocca scheme, which uses hydrostatic nonrotational wave dynamics to describe the vertical evolution of a broad, constant, and isotropic spectrum of gravity waves emanating from the troposphere. The Cy35r3 middle atmosphere climate shows the following: (i) an improved representation of the zonal-mean circulation and temperature structure; (ii) a realistic parameterized gravity wave drag; (iii) a reasonable stationary planetary wave structure and stationary wave driving in July and an underestimate of the generation of stationary wave activity in the troposphere and stationary wave driving in January; (iv) an improved representation of the tropical variability of the stratospheric circulation, although the westerly phase of the semiannual oscillation is missing; and (v) a realistic horizontal distribution of momentum flux in the stratosphere. By contrast, the middle atmosphere climate is much too close to radiative equilibrium when the Scinocca scheme is replaced by Rayleigh friction, which was the standard method of parameterizing the effects of nonorographic gravity waves in the IFS prior to Cy35r3. Finally, there is a reduction in Cy35r3 short-range high-resolution forecast error in the upper stratosphere.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations212
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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