A New TKE‐Based Parameterization of Atmospheric Turbulence in the Canadian Global and Regional Climate Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new semi‐empirical turbulence parameterization is presented. Key features of the scheme include representation of turbulent diffusivities in terms of the turbulent kinetic energy that is determined by solving a quasi‐equilibrium form of the equation representing the turbulent kinetic energy budget. The new parameterization is innovative in the treatment of turbulent transfer in stably stratified conditions and the representation of nonlocal contributions to the vertical transport of heat, moisture, and scalar prognostic variables in convectively active boundary layers. A key element in the modeling of turbulence in stably stratified conditions is the formulation of the turbulent Prandtl number based on the results of recently published theoretical, modeling, and observational studies of stratified turbulence in the atmospheric boundary layer. The new parameterization has been implemented in the CanAM4 single column model. Its performance in comparison with that of the operational CanAM4 turbulence parameterization is documented in terms of selected results from case studies for clear‐sky conditions based on meteorological observations from the KNMI‐mast at Cabauw, Netherlands, and the Second Dynamics and Chemistry of Marine Stratocumulus case study of stratocumulus‐topped marine boundary layers. The performance of the new and operational schemes is qualitatively similar in clear‐sky conditions in both convective and stable boundary layer regimes. However, they perform differently for the extended simulations for the Second Dynamics and Chemistry of Marine Stratocumulus case study. The new scheme maintains an elevated stratocumulus layer throughout a 30‐hr simulation, but peak liquid water contents are larger than large eddy simulations.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».