Coarse-Grid and Cloud-Resolving Simulations of a Midlatitude Cyclonic Cloud System: Implications for the Parameterization of Layer Clouds in GCMs
Notice bibliographique
Résumé
A winter oceanic cyclonic cloud system was simulated by using the mesoscale compressible community (MC2) model with different combinations of model resolutions and cloud microphysics packages. Results from these simulations are intercompared to examine the effects of the coarse model grid and simplified model physics on the simulated large-scale storm environment. When aggregated to an area approximately equivalent to the size of a grid box in current GCMs, the results from the models differ significantly in the large-scale cloud and moisture profiles. Although the effects of using different stratiform cloud schemes on the coarse-grid results are appreciable, the effects of different model resolution are shown to be greater on the large-scale frontal cloud field. In particular, the coarse-grid models underestimated the cloudiness and atmospheric moisture content in the warm-frontal region. Such differences in the large-scale model storm environment were consequences of the stronger mean cross-front circulation and mesoscale cloud features in the high-resolution simulation. The stronger cross-front circulation was in turn a result of stronger frontogenetic processes over the region and dynamic influences of the mesoscale cloud bands on the parent storm. Because both the frontal zones and the mesoscale cloud bands are unresolved features in current GCMs, these results suggest that the parameterization of their bulk effects on the large scales should be included in the representation of frontal layered clouds in climate models.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».