Climatological Features of the Weakly and Very Stably Stratified Nocturnal Boundary Layers. Part I: State Variables Containing Information about Regime Occupation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The atmospheric nocturnal stable boundary layer (SBL) can be classified into two distinct regimes: the weakly SBL (wSBL) with sustained turbulence and the very SBL (vSBL) with weak and intermittent turbulence. A hidden Markov model (HMM) analysis of the three-dimensional state-variable space of Reynolds-averaged mean dry static stability, mean wind speed, and wind speed shear is used to classify the SBL into these two regimes at nine different tower sites, in order to study long-term regime occupation and transition statistics. Both Reynolds-averaged mean data and measures of turbulence intensity (eddy variances) are separated in a physically meaningful way. In particular, fluctuations of the vertical wind component are found to be much smaller in the vSBL than in the wSBL. HMM analyses of these data using more than two SBL regimes do not result in robust results across measurement locations. To identify which meteorological state variables carry the information about regime occupation, the HMM analyses are repeated using different state-variable subsets. Reynolds-averaged measures of turbulence intensity (such as turbulence kinetic energy) at any observed altitude hold almost the same information as the original set, without adding any additional information. In contrast, both stratification and shear depend on surface information to capture regime transitions accurately. Use of information only in the bottom 10 m of the atmosphere is sufficient for HMM analyses to capture important information about regime occupation and transition statistics. It follows that the commonly measured 10-m wind speed is potentially a good indicator of regime occupation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».