A comparison of aircraft‐based surface‐layer observations over Denmark Strait and the Irminger Sea with meteorological analyses and QuikSCAT winds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A compilation of aircraft observations of the atmospheric surface layer is compared with several meteorological analyses and QuikSCAT wind products. The observations are taken during the Greenland Flow Distortion Experiment, in February and March 2007, during cold‐air outbreak conditions and moderate to high wind speeds. About 150 data points spread over six days are used, with each data point derived from a 2‐min run (equivalent to a 12 km spatial average). The observations were taken 30–50 m above the sea surface and are adjusted to standard heights. Surface‐layer temperature, humidity and wind, as well as sea‐surface temperature (SST) and surface turbulent fluxes are compared against co‐located data from the ECMWF operational analyses, NCEP Global Reanalyses, NCEP North American Regional Reanalyses (NARR), Met Office North Atlantic European (NAE) operational analyses, two MM5 hindcasts, and two QuikSCAT products. In general, the limited‐area models are better at capturing the mesoscale high wind speed features and their associated structure; often the models underestimate the highest wind speeds and gradients. The most significant discrepancies are: a poor simulation of relative humidity by the NCEP global and MM5 models, a cold bias in 2 m air temperature near the sea‐ice edge in the NAE model, and an overestimation of wind speed above 20 m s −1 in the QuikSCAT wind products. In addition, the NCEP global, NARR and MM5 models all have significant discrepancies associated with the parametrisation of surface turbulent heat fluxes. A high‐resolution prescription of the SST field is crucial in this region, although these were not generally used at this time. Copyright © 2009 Royal Meteorological Society
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».