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Enregistrement W2988138585 · doi:10.1029/2019ms001870

The DOE E3SM Coupled Model Version 1: Description and Results at High Resolution

2019· article· en· W2988138585 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Caldwell, Azamat Mametjanov, Qi Tang, Luke Van Roekel, Jean‐Christophe Golaz, Wuyin Lin, David C. Bader, Noel D. Keen, Yan Feng, Robert Jacob, Mathew Maltrud, Andrew Roberts, Mark A. Taylor, Milena Veneziani, Hailong Wang, Jonathan D. Wolfe, Karthik Balaguru, Philip Cameron‐Smith, Lu Dong, Stephen A. Klein, L. Ruby Leung, Hong‐Yi Li, Qing Li, Xiaohong Liu, Richard Neale, M. C. Pinheiro, Yun Qian, Paul Ullrich, Shaocheng Xie, Yang Yang, Yuying Zhang, Kai Zhang, Tian Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Modeling Earth Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCommand and General Staff College
Mots-clésInitializationClimatologyEnvironmental scienceResolution (logic)Mesoscale meteorologyClimate modelSensitivity (control systems)Atmospheric sciencesClimate changeGeologyComputer scienceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study provides an overview of the coupled high‐resolution Version 1 of the Energy Exascale Earth System Model (E3SMv1) and documents the characteristics of a 50‐year‐long high‐resolution control simulation with time‐invariant 1950 forcings following the HighResMIP protocol. In terms of global root‐mean‐squared error metrics, this high‐resolution simulation is generally superior to results from the low‐resolution configuration of E3SMv1 (due to resolution, tuning changes, and possibly initialization procedure) and compares favorably to models in the CMIP5 ensemble. Ocean and sea ice simulation is particularly improved, due to better resolution of bathymetry, the ability to capture more variability and extremes in winds and currents, and the ability to resolve mesoscale ocean eddies. The largest improvement in this regard is an ice‐free Labrador Sea, which is a major problem at low resolution. Interestingly, several features found to improve with resolution in previous studies are insensitive to resolution or even degrade in E3SMv1. Most notable in this regard are warm bias and associated stratocumulus deficiency in eastern subtropical oceans and lack of improvement in El Niño. Another major finding of this study is that resolution increase had negligible impact on climate sensitivity (measured by net feedback determined through uniform +4K prescribed sea surface temperature increase) and aerosol sensitivity. Cloud response to resolution increase consisted of very minor decrease at all levels. Large‐scale patterns of precipitation bias were also relatively unaffected by grid spacing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations294
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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