MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138159159 · doi:10.1175/2007jas2509.1

On the Climate Impact of Surface Roughness Anomalies

2008· article· en· W2138159159 sur OpenAlexaff
D. B. Kirk‐Davidoff, David W. Keith

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCarnegie Mellon UniversityNational Science Foundation
Mots-clésMagnitude (astronomy)ClimatologySurface roughnessAtmospheric sciencesSurface finishAtmosphere (unit)Roughness lengthAnomaly (physics)Climate modelEnvironmental scienceGeologyCloud coverScale (ratio)MeteorologyClimate changeWind speedMaterials scienceWind profile power lawPhysicsAstrophysicsCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large-scale deployment of wind power may alter climate through alteration of surface roughness. Previous research using GCMs has shown large-scale impacts of surface roughness perturbations but failed to elucidate the dynamic mechanisms that drove the observed responses in surface temperature. Using the NCAR Community Atmosphere Model in both its standard and aquaplanet forms, the authors have explored the impact of isolated surface roughness anomalies on the model climate. A consistent Rossby wave response in the mean winds to roughness anomalies across a range of model implementations is found. This response generates appreciable wind, temperature, and cloudiness anomalies. The interrelationship of these responses is discussed, and it is shown that the magnitude of the responses scales with the horizontal length scale of the roughened region, as well as with the magnitude of the roughness anomaly. These results are further elucidated through comparison with results of a series of shallow-water model experiments.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations110
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Atmospheric SciencesMême sujetTropical and Extratropical Cyclones ResearchTravaux en français237 207