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Enregistrement W2914446836 · doi:10.1175/jamc-d-18-0064.1

Sensitivity of Numerical Simulations of Near-Surface Atmospheric Conditions to Snow Depth and Surface Albedo during an Ice Fog Event over Heber Valley

2019· article· en· W2914446836 sur OpenAlexfundno aff
Feimin Zhang, Zhaoxia Pu

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Meteorology and Climatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchCenter for High Performance ComputingEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of UtahNational Science Foundation
Mots-clésSnowWeather Research and Forecasting ModelAlbedo (alchemy)Environmental scienceMesoscale meteorologyTerrainAtmosphere (unit)ClimatologyAtmospheric sciencesAtmospheric modelShortwave radiationDaytimeSnowpackMeteorologyGeologyRadiationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the sensitivity of numerical simulations of near-surface atmospheric conditions to the initial surface albedo and snow depth during an observed ice fog event in the Heber Valley of northern Utah. Numerical simulation results from the mesoscale community Weather Research and Forecasting (WRF) Model are compared with observations from the Mountain Terrain Atmospheric Modeling and Observations (MATERHORN) Program fog field program. It is found that near-surface cooling during the nighttime is significantly underestimated by the WRF Model, resulting in the failure of the model to reproduce the observed fog episode. Meanwhile, the model also overestimates the temperature during the daytime. Nevertheless, these errors could be reduced by increasing the initial surface albedo and snow depth, which act to cool the near-surface atmosphere by increasing the reflection of downward shortwave radiation and decreasing the heating effects from the soil layer. Overall results indicate the important effects of snow representation on the simulation of near-surface atmospheric conditions and highlight the need for snow measurements in the cold season for improved model physics parameterizations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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