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Enregistrement W2311937715 · doi:10.1002/qj.2798

Arctic System Reanalysis improvements in topographically forced winds near Greenland

2016· article· en· W2311937715 sur OpenAlexafffund
G. W. K. Moore, David H. Bromwich, Aaron B. Wilson, Ian A. Renfrew, Lesheng Bai

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Environment Research CouncilByrd Polar and Climate Research Center, Ohio State UniversitySight Research UKNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMesoscale meteorologyKatabatic windClimatologyArcticWind speedGeologyEnvironmental scienceMeteorologyAtmospheric sciencesGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Southern Greenland is home to a number of weather systems characterized by high speed low‐level winds that are the result of topographic flow distortion. These systems include tip jets, barrier winds and katabatic flows. Global atmospheric reanalyses have proven to be important tools in furthering our understanding of these systems and their role in the climate system. However, there is evidence that their mesoscale structure may be poorly resolved in these global products. Here output from the regional Arctic System Reanalysis (ASRv1–30 km and ASRv2–15 km grid resolutions) are compared to the global ERA‐Interim Reanalysis (ERA‐I–80 km grid resolution), focusing on their ability to represent winds in the vicinity of southern Greenland. Comparisons are made to observations from surface and upper‐air stations, as well as from research aircraft flights during the Greenland Flow Distortion Experiment (GFDex). The ERA‐I reanalysis has a tendency to underestimate high wind speeds and overestimate low wind speeds, which is reduced in ASRv1 and nearly eliminated in ASRv2. In addition, there is generally a systematic reduction in the root‐mean‐square error between the observed and the reanalysis wind speeds from ERA‐I to ASRv1 to ASRv2, the exception being low‐level marine winds where the correspondence is similar in all reanalyses. Case‐studies reveal that mesoscale spatial features of the wind field are better captured in ASRv2 as compared to the ERA‐I or ASRv1. These results confirm that a horizontal grid size on the order of 15 km is needed to characterize the impact that Greenland's topography has on the regional wind field and climate. However even at this resolution, there are still features of the wind field that are under‐resolved.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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