Stochastic plume ensembles for an unified shallow-deep mass flux cumulus parameterization in the Community Earth System Model (CESM)
Notice bibliographique
Résumé
Many biases in global climate models (GCMs) have been associated with the poor representation of unresolved variability due to organised convection in the tropics by the underlying cumulus parameterizations (CP). Many researchers have suggested that the quasi-equilibrium assumption (QEA) on which these CP’s are based is to blame. This is even more problematic with the recent and future increases in grid resolutions as the cloud large ensemble requirement for QEA breaks down. The stochastic multi-cloud model (SMCM) of Khouider et al. 2010 was proposed as a cheap alternative of overcoming this QEA dilemma by emulating the variability of the three cloud types which characterize tropical convection via a Markov jump birth-death process. The SMCM has proven to be very successful in terms of the simulation of the main modes of tropical variability when used as a simple alternative CP in a GCM. Here, we propose to incorporate the SMCM directly into the Zhang-McFarlane scheme (ZMS; Zhang and McFarlane 1995) to break the QEA dead end by using instead a stochastic plume ensemble and generalise the SMCM framework to cumulus schemes. The new stochastic ZMS (SZMS) uses a random number of plumes that are launched for each one of the three cloud types, shallow, congestus and deep, and that detrain at random levels, according to the SMCM. The new approach somehow combines the idea of Cohen and Craig (2006) of assuming a Poisson process for the number of plumes and that of Gentine et al. (2013) of prescribing a distribution of plume detrainment levels. Here we shall show the results of our experiment, for the single column version of the Community Earth System Model. Bibliography: Cohen BG, Craig GC. Fluctuations in an equilibrium convective ensemble. Part II: Numerical experiments. J. Atmos. Sci. 2006;63(8) Gentine P, Betts AK, Lintner BR, Findell KL, Van Heerwaarden CC, D’andrea F. A probabilistic bulk model of coupled mixed layer and convection. Part II: Shallow convection case. J. Atmos. Sci. 2013;70(6) Khouider B, Biello J, Majda AJ. A stochastic multicloud model for tropical convection. Comm. Math. Sci. 2010;8(1) Zhang GJ, McFarlane NA. Sensitivity of climate simulations to the parameterization of cumulus convection in the Canadian Climate Centre general circulation model. Atmos-ocean. 1995;33(3)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».