NARR’s Atmospheric Water Cycle Components. Part II: Summertime Mean and Diurnal Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Summertime interactions in the North American Regional Reanalysis (NARR) atmospheric water cycle are examined from a user’s perspective over the 1980–99 period with a particular emphasis on the diurnal cycle, the nocturnal maximum of precipitation over the Midwest, and the impacts of precipitation assimilation. NARR’s full-year mean atmospheric water cycle and its annual variations are examined in Part I of this study. North American summertime (June–August) features substantial convective activity that is often organized on a diurnal scale, although diverse regional diurnal features are evident to various extents in high-resolution precipitation products. NARR’s hourly assimilation of precipitation observations over the continental United States allows it to resolve diurnal effects on the water cycle, but in other regions the diurnal cycle of precipitation is imposed from an external reanalysis model. The prominent nocturnal maximum in precipitation across the upper Midwest is captured in NARR, but different precipitation assimilation sources disrupt the propagation of convective systems across the Canadian border. Normalized covariances of NARR’s diurnal water cycle component interactions in the nocturnal maximum region reveal a strong relationship between moisture convergence and precipitation, and also measure the way in which the precipitable water column holds a lagged response between evaporation and precipitation. In many regions the diurnal cycle of rainfall is driven by interactions with water cycle components that differ from those driving the seasonal cycle. A comparison between NARR’s precipitation and an estimate of the model precipitation prior to precipitation assimilation distinguishes the portion of the water cycle captured in full by the model and that which is value added by the assimilation routine. The nocturnal rainfall maximum is not present in the model precipitation estimate, leading to diurnal-scale biases in the evaporation and moisture flux convergence fields that are not directly modified by precipitation assimilation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».