A simple strategy for linearizing complex moist convective schemes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variational data assimilation methods and related applications depend on the validity of the tangent‐linear approximation, which is truly challenging when applied to deep moist convection. A simple strategy for linearizing complex moist convective schemes in numerical weather prediction models is proposed. This strategy represents a trade‐off between code development and maintenance on the one hand and expected benefit on the other hand. The generic linearized scheme described hereafter can be used in conjunction with any nonlinear moist convective scheme, thus eliminating the need to linearize complex codes. The universality of the scheme stems from the fact that conditional triggers and cloud vertical extent are supplied by the trajectory of the nonlinear scheme. In active columns, the convective tendencies cancel the large‐scale dynamical tendencies. Potential uses of the scheme include variational data assimilation and diagnostic studies such as tropical singular vectors and key analysis errors with precipitation. The relevance of the methodology is examined with the Global Environmental Multiscale model using the Kain–Fritsch mass‐flux scheme that is operational at the Canadian Meteorological Centre. It is shown that the tangent‐linear approximation is improved when compared to a linearized convection scheme having its own trigger functions. The improvement is particularly noticeable for the partition between stratiform and convective components of surface precipitation. Finally the examination of adjoint sensitivities of surface precipitation with the simplified linearized scheme triggered by the Kain–Fritsch scheme reveals a more pronounced sensitivity to midlatitude baroclinic instability and less predictability for tropical systems when compared to a Kuo‐type scheme. Copyright © 2009 Royal Meteorological Society and Crown in the Right of Canada
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».