Identifying the Sources of Continental Summertime Temperature Variance Using a Diagnostic Model of Land–Atmosphere Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate models show that soil moisture and its subseasonal fluctuations have important impacts on the surface latent heat flux, thus regulating surface temperature variations. Using correlations between monthly anomalies in net absorbed radiative fluxes, precipitation, 2-m air temperature, and soil moisture in the ERA-Interim reanalysis and the HadCM3 climate model, we develop a linear diagnostic model to quantify the major effects of land–atmosphere interactions on summertime surface temperature variability. The spatial patterns in 2-m air temperature and soil moisture variance from the diagnostic model are consistent with those from the products from which it was derived, although the diagnostic model generally underpredicts soil moisture variance. We use the diagnostic model to quantify the impact of soil moisture, shortwave radiation, and precipitation anomalies on temperature variance in wet and dry regions. Consistent with other studies, we find that fluctuations in soil moisture amplify temperature variance in dry regions through their impact on latent heat flux, whereas in wet regions temperature variability is muted because of high mean evapotranspiration rates afforded by plentiful surface soil moisture. We demonstrate how the diagnostic model can be used to identify sources of temperature variance bias in climate models.
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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 | 0,000 |
| 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 ».