The impact of meteorological analysis uncertainties on the spatial scales resolvable in CO <sub>2</sub> model simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A new model for greenhouse gas transport has been developed based on Environment and Climate Change Canada's operational weather and environmental prediction models. When provided with realistic posterior fluxes for CO2, the CO2 simulations compare well to NOAA's CarbonTracker fields, and to near surface continuous measurements, columns from the Total Carbon Column Observing Network (TCCON), and NOAA aircraft profiles. This coupled meteorological and tracer transport model is used to study the atmospheric modulation of CO2 transport. The predictability of CO2 due to initial state sensitivity is shorter than that for the temperature field but is consistent with the predictability of the wind fields. However, when broken down into spatial scales, CO2 has predictability at the very largest scales due to long time scale memory in surface CO2 fluxes as well as in land and ocean surface forcing of meteorological fields. The predictability due to the land and ocean surface is most evident in boreal summer when biospheric uptake produces large spatial gradients in the CO2 field. Predictability errors provide an upper limit for errors arising solely from the use of uncertain meteorological analyses. When considering meteorological analysis errors, CO2 can be defined only on large scales. Thus, there is a spatial scale below which information cannot be obtained simply due to the fact that meteorological analyses are imperfect. Compared to the spatial scales resolvable in the context of imperfect atmospheric analyses, the differences between two sets of posterior fluxes are resolvable only for very large scales. Similarly, the impact of convective tracer transport exceeds that due to atmospheric analysis errors for only the largest spatial scales.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».