A comparison of two representations of subgrid‐scale cloud structure in a global model: radiative effects as a function of cloud characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Two approaches to account for the radiative impacts of subgrid‐scale variability of cloud in a general circulation model (GCM) are compared: (i) deterministic reduction of cloud optical depth imbedded within the radiative transfer scheme and (ii) stochastic subcolumns employed with the Monte Carlo Independent Column Approximation (McICA). This article analyzes impacts, as a function of cloud phase and cloud fraction, due to replacement of deterministic method (which is used currently in the GCM) with the McICA method, as well as the introduction of cloud‐water horizontal inhomogeneity and changes to the description of cloud vertical overlap. The largest radiative effects are produced by changing horizontal inhomogeneity of cloud water, which, when enhanced, generally decreases cloud albedo and emissivity, with the exception of some ice clouds, the albedo of which increases. Reducing the extent to which clouds overlap vertically has smaller and opposite effects relative to increasing horizontal inhomogeneity, with the exception of some ice clouds, where both effects have the same sign. These effects are, however, less pronounced than the increases to both cloud albedo and emissivity that stem from replacement of the deterministic optical depth reduction method by McICA. In essence, deterministic reduction of cloud optical depth has a more aggressive impact on radiative transfer than does McICA's stochastic sampling of horizontal inhomogeneity. When the McICA methodology is applied interactively in the GCM, both cloud fraction and water content for low‐level clouds are reduced relative to the deterministic method.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».