Tangent linear superparameterization of convection in a 10 layer global atmosphere with calibrated climatology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper describes a new intermediate global atmosphere model in which synoptic and planetary dynamics including the advection of water vapor are explicit in 10 layers, the time‐mean flow is centered near a realistic state through the use of carefully calibrated time‐independent 3‐D forcings, and temporal anomalies of convective tendencies of heat and moisture in each column are represented as a linear matrix acting on the anomalous temperature and moisture profiles. Currently, this matrix is Kuang's [ ] linear response function (LRF) of a cyclic convection‐permitting model (CCPM) in equilibrium with specified atmospheric cooling (i.e., without radiation or WISHE interactions, so it conserves column moist static energy exactly). The goal of this effort is to cleanly test the role of convection's free‐tropospheric moisture sensitivity in tropical waves, without incurring large changes of mean climate that confuse the interpretation of experiments with entrainment parameters in the convection schemes of full‐physics GCMs. When the sensitivity to free‐tropospheric moisture is multiplied by a factor ranging from 0 to 2, the model's variability ranges from: (1) moderately strong convectively coupled Kelvin waves with speeds near 20 m s −1 ; to (0) similar but much weaker waves; to (2) similar but stronger and slightly faster waves as the water vapor field plays an increasingly important role. Longitudinal structure in the model's time‐mean tropical flow is not fully realistic, and does change significantly with matrix‐coupled variability, but further work on editing the anomaly physics matrix and calibrating the mean state could improve this class of models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».