A prototype stochastic parameterization of regime behaviour in the stably stratified atmospheric boundary layer
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Recent research has demonstrated that hidden Markov model (HMM) analysis is an effective tool to classify atmospheric observations of the stably stratified nocturnal boundary layer (SBL) into weakly stable (wSBL) and very stable (vSBL) regimes. Here we consider the development of explicitly stochastic representations of SBL regime dynamics. First, we analyze whether HMM-based SBL regime statistics (the occurrence of regime transitions, subsequent transitions after the first, and very persistent nights) can be accurately represented by “freely running” stationary Markov chains (FSMCs). Our results show that despite the HMM-estimated regime statistics being relatively insensitive to the HMM transition probabilities, these statistics cannot all simultaneously be captured by a FSMC. Furthermore, by construction a FSMC cannot capture the observed non-Markov regime duration distributions. Using the HMM classification of data into wSBL and vSBL regimes, state-dependent transition probabilities conditioned on the bulk Richardson number (RiB) or the stratification are investigated. We find that conditioning on stratification produces more robust results than conditioning on RiB. A prototype explicitly stochastic parameterization is developed based on stratification-dependent transition probabilities, in which turbulence pulses (representing intermittent turbulence events) are added during vSBL conditions. Experiments using an idealized single-column model demonstrate that such an approach can simulate realistic-looking SBL regime dynamics.
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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.
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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 découle