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Enregistrement W3045952052 · doi:10.1029/2019ms001984

An Efficient Ice Sheet/Earth System Model Spin‐up Procedure for CESM2‐CISM2: Description, Evaluation, and Broader Applicability

2020· article· en· W3045952052 sur OpenAlexaff
Marcus Löfverström, Jeremy Fyke, Katherine Thayer‐Calder, Laura Muntjewerf, Miren Vizcaíno, William J. Sacks, William H. Lipscomb, Bette L. Otto‐Bliesner, Sarah Bradley

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Modeling Earth Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensVirtual Materials Group (Canada)
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilUniversity of ArizonaNational Science Foundation
Mots-clésEarth system scienceIce sheetEarth (classical element)Earth scienceGeologyGeophysicsComputer scienceAstrobiologyGeomorphologyPhysicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinning up a highly complex, coupled Earth system model (ESM) is a time consuming and computationally demanding exercise. For models with interactive ice sheet components, this becomes a major challenge, as ice sheets are sensitive to bidirectional feedback processes and equilibrate over glacial timescales of up to many millennia. This work describes and demonstrates a computationally tractable, iterative procedure for spinning up a contemporary, highly complex ESM that includes an interactive ice sheet component. The procedure alternates between a computationally expensive coupled configuration and a computationally cheaper configuration where the atmospheric component is replaced by a data model. By periodically regenerating atmospheric forcing consistent with the coupled system, the data atmosphere remains adequately constrained to ensure that the broader model state evolves realistically. The applicability of the method is demonstrated by spinning up the preindustrial climate in the Community Earth System Model Version 2 (CESM2), coupled to the Community Ice Sheet Model Version 2 (CISM2) over Greenland. The equilibrium climate state is similar to the control climate from a coupled simulation with a prescribed Greenland ice sheet, indicating that the iterative procedure is consistent with a traditional spin-up approach without interactive ice sheets. These results suggest that the iterative method presented here provides a faster and computationally cheaper method for spinning up a highly complex ESM, with or without interactive ice sheet components. The method described here has been used to develop the climate/ice sheet initial conditions for transient, ice sheet-enabled simulations with CESM2-CISM2 in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6).

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)0,005
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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