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Enregistrement W2509155656 · doi:10.5194/gmd-2016-195

Continuous high resolution mid-latitude belt simulations for July–August 2013 with WRF

2016· article· en· W2509155656 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas Schwitalla, Hans‐Stefan Bauer, Volker Wulfmeyer, Kirsten Warrach‐Sagi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelClimatologyEnvironmental scienceParametrization (atmospheric modeling)MeteorologyPrecipitationLatitudeNorthern HemisphereConvectionGeologyGeographyGeodesyRadiative transfer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The impact of a convection permitting (CP) northern hemisphere latitude-belt simulation with the Weather Research and Forecasting (WRF) model was investigated during the July and August 2013. For this application, the WRF model together with the NOAH land-surface model (LSM) was applied at two different horizontal resolutions, 0.03° (HIRES) and 0.12° (LOWRES). The set-up as a latitude-belt domain avoids disturbances that originate from the western and eastern boundaries and therefore allows to study the impact of model resolution and physical parameterizations on the results. Both simulations were forced by ECMWF operational analysis data at the northern and southern domain boundaries and the high-resolution Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA) data at the sea surface. The simulations are compared to the operational ECMWF analysis for the representation of large scale features. To compare the simulated precipitation, the operational ECMWF forecast, the CPC MORPHing (CMORPH), and the ENSEMBLES gridded observation precipitation data set (E-OBS) were used. Compared to the operational high-resolution ECMWF analysis, both simulations are able to capture the large scale circulation pattern though the strength of the Pacific high is considerably overestimated in the LOWRES simulation. Major differences between ECMWF and WRF occur during July 2013 when the lower resolution simulation shows a significant negative bias over the North Atlantic which is not observed in the CP simulation. The analysis indicates deficiencies in the applied combinations of cloud microphysics and convection parametrization on the coarser grid scale in subpolar regions. The overall representation of the 500 hPa geopotential height surface is also improved by the CP simulation compared to the LOWRES simulation apart across Newfoundland where the geopotential height is higher than in the LOWRES simulation due to a northward shift of the location of the Atlantic high pressure system. Both simulations show higher wind speeds in the boundary layer by about 1.5 m s−1 compared to the the ECMWF analysis. Due to the higher surface evaporation, this results in a moist bias of 0.5 g kg−1 at 925 hPa in the planetary boundary layer compared to the ECMWF analysis. Major differences between ECMWF and WRF occur in the simulation of the 2-m temperatures over the Asian desert and steppe regions. They are significantly higher in WRF by about 5 K both during day- and night-time presumably as a result of different soil hydraulic parameters used in the NOAH land surface model for steppe regions. The precipitation of the HIRES simulation shows a better spatial agreement with CMORPH especially over mountainous terrain. The overall bias reduces from 80 mm at the coarser resolution to 50 mm in the HIRES simulation and the root mean square error is reduced by about 35 % when compared to the CMORPH precipitation analysis. The precipitation distribution agrees much better with the CMORPH data than the LOWRES simulation which tends to overestimate precipitation, mainly caused by the convection parametrization. Especially over Europe the CP resolution reduces the precipitation bias by about 30 % to 20 mm as a result of a better terrain representation and due to the avoidance of the convection parameterization.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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