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Enregistrement W2623018179 · doi:10.5194/gmd-10-4477-2017

DCMIP2016: a review of non-hydrostatic dynamical core design and intercomparison of participating models

2017· review· en· W2623018179 sur OpenAlexaff
Paul Ullrich, Christiane Jablonowski, James Kent, P. H. Lauritzen, Ramachandran D. Nair, Kevin A. Reed, Colin M. Zarzycki, David Hall, Don Dazlich, Ross Heikes, Celal S. Konor, David A. Randall, Thomas Dubos, Yann Meurdesoif, Xi Chen, Lucas Harris, Christian Kühnlein, Vivian Lee, Abdessamad Qaddouri, Claude Girard, M. A. Giorgetta, Daniel Reinert, Joseph B. Klemp, Sang‐Hun Park, William C. Skamarock, Hiroaki Miura, Tomoki Ohno, Ryuji Yoshida, R. L. Walko, Alex Reinecke, Kevin C. Viner

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. Naval Research LaboratoryOffice of Naval ResearchOffice of ScienceNational Aeronautics and Space AdministrationUniversity of California, DavisU.S. Department of EnergyDivision of Atmospheric and Geospace SciencesUniversity of Colorado BoulderNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésDynamical systems theoryDiscretizationHydrostatic equilibriumCore modelGridCore (optical fiber)Atmospheric modelComputer scienceComponent (thermodynamics)Atmosphere (unit)Dynamical system (definition)Statistical physicsPrimitive equationsApplied mathematicsAerospace engineeringMeteorologyPhysicsMathematicsMathematical analysisGeometryEngineeringDifferential equationSimultaneous equations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Atmospheric dynamical cores are a fundamental component of global atmospheric modeling systems and are responsible for capturing the dynamical behavior of the Earth's atmosphere via numerical integration of the Navier–Stokes equations. These systems have existed in one form or another for over half of a century, with the earliest discretizations having now evolved into a complex ecosystem of algorithms and computational strategies. In essence, no two dynamical cores are alike, and their individual successes suggest that no perfect model exists. To better understand modern dynamical cores, this paper aims to provide a comprehensive review of 11 non-hydrostatic dynamical cores, drawn from modeling centers and groups that participated in the 2016 Dynamical Core Model Intercomparison Project (DCMIP) workshop and summer school. This review includes a choice of model grid, variable placement, vertical coordinate, prognostic equations, temporal discretization, and the diffusion, stabilization, filters, and fixers employed by each system.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,040 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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