Evaluation of CMIP5 upper troposphere and lower stratosphere geopotential height with GPS radio occultation observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a detailed comparison of geopotential height fields between the Coupled Model Inter‐Comparison Project phase 5 (CMIP5) models and satellite observations from GPS radio occultation (RO). Our comparison focuses on the annual mean, seasonal cycle, and interannual variability of 200 hPa geopotential height in the years 2002–2008. Using a wide sample of atmosphere‐only model runs (AMIP) from the CMIP5 archive, we find that most models agree well with the observations and weather reanalyses in the tropics in both the annual means and interannual variabilities. However, the agreement is poor over the extratropics with the largest model spreads in the high latitudes and the largest bias in the southern middle to high latitudes that persist all seasons. The models also show excessive seasonal variability over the Northern midlatitude land areas as well as the Southern Ocean but insufficient variability over the tropics and Antarctica. While the underlying causes for the model discrepancies require further analyses, this study demonstrates that global observations from GPS RO provide accurate benchmark‐quality measurements in the upper troposphere and lower stratosphere through which biases in climate models as well as weather reanalyses can be identified.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».