MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3099758254 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-4925

Using a nested single-model large ensemble to assess the internal variability of the North Atlantic Oscillation and its climatic implications for Central Europe

2020· article· en· W3099758254 sur OpenAlexaffabout
Andrea Böhnisch, Ralf Ludwig, Martin Leduc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensOuranosUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownscalingNorth Atlantic oscillationClimatologyTeleconnectionNorthern HemisphereClimate modelPrecipitationClimate changeEnvironmental scienceRepresentative Concentration PathwaysGeneral Circulation ModelGeographyMeteorologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ClimEx-project ("Climate change and hydrological extreme events"; www.climex-project.org) provides a single-model initial-condition ensemble that is unprecedented in terms of size, resolution and domain coverage: 50 members of the Canadian Earth System Model version 2 (CanESM2 Large Ensemble, 2.8° spatial resolution) are downscaled using the Canadian Regional Climate Model version 5 (CRCM5 Large Ensemble, 0.11° spatial and up to hourly temporal resolution) over two domains, Europe and northeastern North America. The high-resolution climate information serves as input for hydrological simulations to investigate the impact of internal variability and climate change on hydrometeorological extremes. This study evaluates the downscaling of a teleconnection which affects northern hemisphere climate variability, the North Atlantic Oscillation (NAO), within the nested single-model large ensemble of the ClimEx project. The overall goal of this study is to assess whether the range of NAO internal variability is represented consistently between the driving global climate model (GCM, i.e., the CanESM2) and the nested regional climate model (RCM, i.e., the CRCM5). The NAO pressure dipole is quantified in the CanESM2-LE; responses of mean surface air temperature and total precipitation sum to changes in the NAO index are evaluated within a Central European domain in both the CanESM2-LE and the CRCM5-LE. NAO–response relationships are expressed via Pearson correlation coefficients and the change per unit index change for historical (1981–2010) and future (2070–2099) winters. Results show that statistically robust NAO patterns are found in the CanESM2-LE under current forcing conditions, and reproductions of the NAO flow pattern present in the CanESM2-LE produce plausible temperature and precipitation responses in the high-resolution CRCM5-LE. The NAO–response relationship is more strongly evolved in the CRCM5-LE than in the CanESM2-LE, but the inter-member spread shows no significant differences: thus internal variability expressed as inter-member spread can be seen as being represented consistently between the GCM and RCM. NAO–response relationships weaken in the future period in both the CanESM2-LE and CRCM5-LE, suggesting that the NAO influence on Central European temperature and precipitation decreases. The results stress the advantages of a single-model ensemble regarding the evaluation of internal variability. They also strengthen the validity of the nested ensemble for further impact modelling using RCM data only, since important large-scale teleconnections present in the driving GCM propagate properly to the fine scale dynamics in the RCM.

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)0,003
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,174 · 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate variability and models→Travaux en français237 207→