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Enregistrement W3041529978 · doi:10.2166/wcc.2020.036

Sensitivity of physical parameterization schemes in WRF model for dynamic downscaling of climatic variables over the MRB

2020· article· en· W3041529978 sur OpenAlexaff
Lia Pervin, Thian Yew Gan

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Climate Change · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelDownscalingShortwaveEnvironmental scienceClimatologyLongwaveMeteorologyAlbedo (alchemy)Shortwave radiationAtmospheric sciencesGeographyRadiative transferRadiationPrecipitationGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Weather Research and Forecasting (WRF) model was tested through 18 different combinations of physics parameters to simulate the regional climate over the Mackenzie River Basin (MRB). The objective was to investigate the response to the physics parameters for dynamic downscaling of climatic variables. The rainfall, temperature, albedo, and surface pressure from the 18 different WRF setups were compared with the reference data and were found sensitive to land surface physics and microphysics and to the radiation physics. The combination of Noah Land Surface Physics with the WRF Single-moment 6-class microphysics and CAM shortwave and longwave schemes produced comparable results for summer 2009. This WRF setup was further tested for summers 1979–1991 and it was found that WRF could simulate air temperature more accurately than the rainfall, since the rainfall over the mountainous regions was over-simulated. Then the selected combinations of WRF parameterizations were used to downscale the CanESM2 historical temperature and rainfall for summers 1979–2005, which showed good agreement with the reference data. The suggested WRF parameters from this study could be utilized for regional climate modeling of MRB.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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