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Enregistrement W3005741987 · doi:10.1002/qj.3765

Evaluation of the Quasi‐Biennial Oscillation in global climate models for the SPARC QBO‐initiative

2020· article· en· W3005741987 sur OpenAlexaff
Andrew C. Bushell, James Anstey, Neal Butchart, Yoshio Kawatani, Scott Osprey, Jadwiga H. Richter, Federico Serva, Peter Braesicke, Chiara Cagnazzo, Chih‐Chieh Chen, H.‐Y. Chun, Rolando R. García, Lesley J. Gray, Kevin Hamilton, Tobias Kerzenmacher, Young‐Ha Kim, François Lott, C. McLandress, Hiroaki Naoe, John Scinocca, Anne K. Smith, Tim Stockdale, Stefan Versick, Shingo Watanabe, Kohei Yoshida, Seiji Yukimoto

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJapan Science and Technology AgencyJapan Agency for Marine-Earth Science and TechnologyNatural Environment Research CouncilEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Centre for Atmospheric ScienceSight Research UKAgence Nationale de la RechercheBiological and Environmental ResearchDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentU.S. Department of EnergyEuropean CommissionBelmont ForumNational Science FoundationJapan Society for the Promotion of ScienceScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationDepartment for Business, Energy and Industrial Strategy, UK GovernmentMet OfficeNational Center for Atmospheric Research
Mots-clésClimatologyQuasi-biennial oscillationAmplitudeEnvironmental scienceZonal and meridionalForcing (mathematics)Climate modelAtmospheric sciencesOscillation (cell signaling)General Circulation ModelTroposphereGeologyClimate changePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Quasi‐biennial oscillations (QBOs) in thirteen atmospheric general circulation models forced with both observed and annually repeating sea surface temperatures (SSTs) are evaluated. In most models the QBO period is close to, but shorter than, the observed period of 28 months. Amplitudes are within ±20% of the observed QBO amplitude at 10 hPa, but typically about half of that observed at lower altitudes (50 and 70 hPa). For almost all models, the oscillation's amplitude profile shows an overall upward shift compared to reanalysis and its meridional extent is too narrow. Asymmetry in the duration of eastward and westward phases is reasonably well captured, though not all models replicate the observed slowing of the descending westward shear. Westward phases are generally too weak, and most models have an eastward time mean wind bias throughout the depth of the QBO. The intercycle period variability is realistic and in some models is enhanced in the experiment with observed SSTs compared to the experiment with repeated annual cycle SSTs. Mean periods are also sensitive to this difference between SSTs, but only when parametrized non‐orographic gravity wave (NOGW) sources are coupled to tropospheric parameters and not prescribed with a fixed value. Overall, however, modelled QBOs are very similar whether or not the prescribed SSTs vary interannually. A portrait of the overall ensemble performance is provided by a normalized grading of QBO metrics. To simulate a QBO, all but one model used parametrized NOGWs, which provided the majority of the total wave forcing at altitudes above 70 hPa in most models. Hence the representation of NOGWs either explicitly or through parametrization is still a major uncertainty underlying QBO simulation in these present‐day experiments.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations149
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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