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Enregistrement W2524806604 · doi:10.5194/acp-16-12005-2016

Greenhouse gas simulations with a coupled meteorological and transportmodel: the predictability of CO <sub>2</sub>

2016· article· en· W2524806604 sur OpenAlexafffundabout
Saroja Polavarapu, Michael Neish, Monique Tanguay, Claude Girard, J. de Grandpré, K. Semeniuk, Sylvie Gravel, Shuzhan Ren, Sébastien Roche, Douglas Chan, Kimberly Strong

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationEnvironment and Climate Change CanadaUniversität BremenEurostarsScience and Technology DirectorateStrongUniversity of TorontoCanadian Space AgencyUniversity of WollongongCalifornia Institute of Technology
Mots-clésPredictabilityEnvironmental scienceGreenhouse gasClimatologyMeteorologyAtmospheric sciencesForcing (mathematics)Flux (metallurgy)MathematicsGeologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 predictability of CO2. Predictability concerns the quantification of model forecast errors and thus of transport model errors. CO2 predictions are used to compute model–data mismatches when solving flux inversion problems and the quality of such predictions is a major concern. Here, the loss of meteorological predictability due to uncertain meteorological initial conditions is shown to impact CO2 predictability. The predictability of CO2 is shorter than that of the temperature field and increases near the surface and in the lower stratosphere. When broken down into spatial scales, CO2 predictability at the very largest scales is mainly due to surface fluxes but there is also some sensitivity to the 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. This is a newly identified source of uncertainty in CO2 predictions but it is expected to be much less significant than uncertainties in fluxes. However, it serves as an upper limit for the more important source of transport error and loss of predictability, which is due to uncertain meteorological analyses. By isolating this component of transport error, it is demonstrated that CO2 can only be defined on large spatial scales due to the presence of meteorological uncertainty. Thus, for a given model, there is a spatial scale below which fluxes cannot be inferred simply due to the fact that meteorological analyses are imperfect. These unresolved spatial scales correspond to small scales near the surface but increase with altitude. By isolating other components of transport error, the largest or limiting error can be identified. For example, a model error due to the lack of convective tracer transport was found to impact transport error on the very largest (wavenumbers less than 5) spatial scales. Thus for wavenumbers greater than 5, transport model error due to meteorological analysis uncertainty is more important for our model than the lack of convective tracer transport.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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