Improvements in LICOM2. Part II: Arctic Circulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A known issue of the National Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics/Institute of Atmospheric Physics Climate Ocean Model, version 2 (LICOM2, the standard version) is the use of an artificial island in the Arctic Ocean. The computational instability in the polar region seriously influences the model performance in terms of the Arctic circulation. The above-mentioned instability was originally attributed to the converging zonal grids in the polar region. However, this study finds that better computational stability could be achieved in an improved version of LICOM2 (i.e., LICOM2_imp) after four improvements on implementations of the vertical mixing, mesoscale eddy parameterization, and bottom drag schemes. LICOM2_imp is then able to reduce the aforesaid artificial island to a point (i.e., the North Pole). Two experiments of 650-yr integration by LICOM2_imp are carried out using different bathymetries: Exp IMPV0 with the artificial island (88°–90°N) and IMPV1 with only the single pole. The focus of this paper is on the Arctic circulation. Exp IMPV1 gives a more reasonable distribution of salinity and temperature in the Arctic Ocean, a more accurate location of the center of the Beaufort Gyre, and a better net volume flux of the transpolar drift. With more realistic bathymetry in the Arctic Ocean, the biases of net volume fluxes across the Fram Strait, Barents Sea Opening, and Barents Sea Exit are reduced from 1.71 to 1.56, from 0.23 to 0.10, and from 0.71 to 0.45 Sv (1 Sv ≡ 106 m3 s−1), respectively, closer to the observations. The large biases of the net volume fluxes at the Fram Strait in both experiments may be attributed to the closed Nares Strait and other straits/channels in the Canadian Arctic Archipelago.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».