Comparing clouds and their seasonal variations in 10 atmospheric general circulation models with satellite measurements
Notice bibliographique
Résumé
To assess the current status of climate models in simulating clouds, basic cloud climatologies from ten atmospheric general circulation models are compared with satellite measurements from the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) and the Clouds and Earth's Radiant Energy System (CERES) program. An ISCCP simulator is employed in all models to facilitate the comparison. Models simulated a four‐fold difference in high‐top clouds. There are also, however, large uncertainties in satellite high thin clouds to effectively constrain the models. The majority of models only simulated 30–40% of middle‐top clouds in the ISCCP and CERES data sets. Half of the models underestimated low clouds, while none overestimated them at a statistically significant level. When stratified in the optical thickness ranges, the majority of the models simulated optically thick clouds more than twice the satellite observations. Most models, however, underestimated optically intermediate and thin clouds. Compensations of these clouds biases are used to explain the simulated longwave and shortwave cloud radiative forcing at the top of the atmosphere. Seasonal sensitivities of clouds are also analyzed to compare with observations. Models are shown to simulate seasonal variations better for high clouds than for low clouds. Latitudinal distribution of the seasonal variations correlate with satellite measurements at >0.9, 0.6–0.9, and −0.2–0.7 levels for high, middle, and low clouds, respectively. The seasonal sensitivities of cloud types are found to strongly depend on the basic cloud climatology in the models. Models that systematically underestimate middle clouds also underestimate seasonal variations, while those that overestimate optically thick clouds also overestimate their seasonal sensitivities. Possible causes of the systematic cloud biases in the models are discussed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».