Influence of the Model Horizontal Resolution on Atmospheric Conditions Leading to Freezing Rain in Regional Climate Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Freezing rain occurs in complex atmospheric conditions when the temperature is close to 0°C. To better understand how its occurrence will change in the future, there is a need to assess how well regional climate models can reproduce those conditions. The goal of the present study is to investigate the influence of horizontal resolution on the simulation of freezing rain using the fifth generation of the Canadian Regional Climate Model (CRCM5). Three CRCM5 simulations driven by the European Centre for Medium-range Weather Forecasts interim reanalysis (ERA-Interim) over eastern North America at resolutions of 0.11°, 0.22°, and 0.44° were conducted over a period of 36 years (1979–2014). Freezing rain is diagnosed using an in-line diagnostic method for precipitation partitioning. A climatological study of annual and seasonal accumulated freezing rain was conducted. In addition, the ability of the three simulations to reproduce individual freezing rain events was evaluated. Our analyses include frequency and partitioning of different precipitation types and comparisons with observations. All simulations reproduced the climatology of freezing rain sufficiently well and show similar large-scale patterns. The number of freezing rain events tends to be overestimated at higher resolution and underestimated at lower resolution. Despite the overestimation, detailed maxima associated with freezing rain are well defined and located at higher resolution, notably in regions of the St. Lawrence River Valley. Overall, this study is consistent with other added-value studies, generally showing a mix of improvement and deterioration in the precipitation fields by the higher resolution simulations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».