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Enregistrement W2142539941 · doi:10.1175/2009mwr2745.1

Using ARM Observations to Evaluate Cloud and Clear-Sky Radiation Processes as Simulated by the Canadian Regional Climate Model GEM

2009· article· en· W2142539941 sur OpenAlexaffabout
Danahé Paquin‐Ricard, Colin Jones, Paul Vaillancourt

Notice bibliographique

RevueMonthly Weather Review · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvercastEnvironmental scienceDownwellingShortwaveSkyShortwave radiationAtmospheric sciencesLongwaveClimatologyCloud fractionCloud coverRadiationWater vaporMeteorologyRadiative transferGeologyCloud computingPhysicsUpwelling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The total downwelling shortwave (SWD) and longwave (LWD) radiation and its components are assessed for the limited-area version of the Global Environmental Multiscale Model (GEM-LAM) against Atmospheric Radiation Measurements (ARM) at two sites: the southern Great Plains (SGP) and the North Slope of Alaska (NSA) for the 1998–2005 period. The model and observed SWD and LWD are evaluated as a function of the cloud fraction (CF), that is, for overcast and clear-sky conditions separately, to isolate and analyze different interactions between radiation and 1) atmospheric aerosols and water vapor and 2) cloud liquid water. Through analysis of the mean diurnal cycle and normalized frequency distributions of surface radiation fluxes, the primary radiation error in GEM-LAM is seen to be an excess in SWD in the middle of the day. The SWD bias results from a combination of underestimated CF and clouds, when present, possessing a too-high solar transmissivity, which is particularly the case for optically thin clouds. Concurrent with the SWD bias, a near-surface warm bias develops in GEM-LAM, particularly at the SGP site in the summer. The ultimate cause of this warm bias is difficult to uniquely determine because of the range of complex interactions between the surface, atmospheric, and radiation processes that are involved. Possible feedback loops influencing this warm bias are discussed. The near-surface warm bias is the primary cause of an excess clear-sky LWD. This excess is partially balanced with respect to the all-sky LWD by an underestimated CF, which causes a negative bias in simulated all-sky emissivity. It is shown that there is a strong interaction between all the components influencing the simulated surface radiation fluxes with frequent error compensation, emphasizing the need to evaluate the individual radiation components at high time frequency.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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