Energy cycle associated with inter-member variability in a large ensemble of simulations with the Canadian RCM (CRCM5)
Notice bibliographique
Résumé
In an ensemble of Regional Climate Model (RCM) simulations where different members are initialised at different times but driven by identical lateral boundary conditions, the individual members provide different, but equally acceptable, weather sequences. In others words, RCM simulations exhibit the phenomenon of Internal Variability (or inter-member variability—IV), defined as the spread between members in an ensemble of simulations. Our recent studies reveal that RCM’s IV is associated with energy conversions similar to those taking place in weather systems. By analogy with the classical work on global energetics of weather systems, a formulation of an energy cycle for IV has been developed that is applicable over limited-area domains. Prognostic equations for ensemble-mean kinetic energy and available enthalpy are decomposed into contributions due to ensemble-mean variables and those due to deviations from the ensemble mean (IV). Together these equations constitute an energy cycle for IV in ensemble simulations of an RCM. A 50-member ensemble of 1-year simulations that differ only in their initial conditions was performed with the fifth-generation Canadian RCM (CRCM5) over an eastern North America domain. The various energy reservoirs of IV and exchange terms between reservoirs were evaluated; the results show a remarkably close parallel between the energy conversions associated with IV in ensemble simulations of RCM and the energy conversions taking place in weather systems in the real atmosphere.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».