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Enregistrement W3041300762 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-2035

A DNS-based Turbulence Parametrization for Global Climate Models: Doubly Diffusive Convection

2020· article· en· W3041300762 sur OpenAlexaboutno aff
Yuchen Ma, W. R. Peltier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdenylate kinaseAmpereChemistryAdenosine monophosphateEndocrinologyBiologyEnzymePhysicsBiochemistryThermodynamicsCurrent (fluid)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global coupled climate modeling requires the representation of multiple widely separated scales in each model component. In the ocean component, the separation of scales is especially dramatic as small scale turbulence exerts significant control on the global scale overturning circulation. The importance of this control is demonstrated in the context of analyses of the Dansgaard-Oeschger oscillation of Marine Isotope Stage 3 (MIS 3; see Peltier and Vettoretti, 2014)). In the University of Toronto version of CCSM4 water column diapycnal diffusivity is represented using the KPP parameterization of Large et al (1994). This includes explicit contributions due to double diffusion processes which demonstrably play an important role in determining the period of the D-O oscillation itself. We have developed a DNS-based methodology to test the accuracy of the doubly diffusive contributions to KPP. High-resolution turbulence data sets have been produced based upon two different models: the “unbounded gradient model” and the “interface model” with depth-dependent temperature and salinity gradients. By fitting the vertical fluxes in the unbounded gradient model (for equilibrium states) as a function of density ratio (the governing non-dimensional parameter) we derive a functional form on the basis of which KPP can be revised. By applying the revised scheme to the interface model we demonstrate that the local fluxes predicted agree well with those from the numerical simulations. The difference between this new parametrization scheme and KPP demonstrates that KPP may significantly overestimate the diffusivities for both heat and salt at low-density ratio.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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