An EC-Earth coupled atmosphere-ocean single-column model(AOSCM) for studying coupled marine and polar processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Single-column models (SCM) have been used as a tool to develop numerical weather prediction and global climate models for several decades. SCMs decouple small-scale processes from large-scale forcing and thus allow to test physical parameterizations in a controlled environment with reduced computational cost. Typically, either the ocean, sea-ice or atmosphere is fully modelled and assumptions have to be made on the boundary conditions from other subsystems, adding a potential source of errors. Here, we present a fully coupled atmosphere-ocean SCM (AOSCM), including sea-ice, which is related to the global climate model EC-Earth, consisting of NEMO3.6, LIM3, OpenIFS cycle 40r1, and OASIS3-MCT. The AOSCM is tested at three locations: the tropical Atlantic, the midlatitude Pacific and the Arctic. At all three locations in-situ observations are available for comparison. Evaluating model performance with buoy data, soundings and ship based observations, we find that the coupled AOSCM can capture the observed atmospheric and oceanic evolution. Model evolution is sensitive to the initial conditions and forcing data imposed on the column. Coupling several model components while alongside using them individually can help disentangle model feedbacks. Although the model can be extended, we demonstrate that already in the current setup it is a valuable tool to advance our understanding in marine and polar boundary layer processes and the interactions of their coupled components.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».