Assessment of a NEMO-based hydrodynamic modelling system for the Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Environment Canada recently developed a coupled lake–atmosphere–hydrological modelling system for the Laurentian Great Lakes. This modelling system consists of the Canadian Regional Deterministic Prediction System (RDPS), which is based on the Global Environmental Multiscale model (GEM), the MESH (Modélisation Environnementale Surface et Hydrologie) surface and river routing model, and a hydrodynamic model based on the three-dimensional global ocean model Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO). This paper describes the performance of the NEMO model in the Great Lakes. The model was run from 2004 to 2009 with atmospheric forcing from GEM and river forcing from the MESH modelling system for the Great Lakes region and compared with available observations in selected lakes. The NEMO model is able to produce observed variations of lake levels, ice concentrations, lake surface temperatures, surface currents and vertical thermal structure reasonably well in most of the Great Lakes. However, the model produced a diffused thermocline in the central basin of Lake Erie. The model predicted evaporation is relatively strong in the upper lakes. Preliminary results of the modelling system indicate that the model needs further improvements in atmospheric–lake exchange bulk formulae and surface mixed layer physics.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».