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Enregistrement W3122297101 · doi:10.22541/au.161103039.93291370/v1

Coupled and Stand-alone Regional Climate Modeling of Intensive Storms in Western Canada

2021· preprint· en· W3122297101 sur OpenAlexaffabout
Kai Ernn Gan, Vijay Pal Singh, Thian Yew Gan, Chun Chao Kuo, Holger Schüttrumpf

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelEnvironmental scienceClimatologyDownscalingClimate modelSensible heatPrecipitationDiurnal cycleLatent heatAtmosphere (unit)MM5MeteorologyAtmospheric sciencesClimate changeMesoscale meteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A coupled atmospheric-hydrologic system models the complex interactions between the land surface and the atmospheric boundary layer, and the water-energy cycle from groundwater across the land surface to the top of the atmosphere. A regional climate model called WRF (Weather Research Forecasting) was coupled with a land surface scheme (Noah) to simulate intensive storms in central Alberta, Canada. Accounting for the land-atmosphere feedback enhances the predictability of the fine-tuned WRF-Noah system. Soil moisture, vegetation, and land surface temperature influence latent and sensible heat fluxes, and modulate both thermal and dynamical characteristics of land and lower atmosphere. WRF was set up in a two-way, three-domain nested framework so that the output of the outermost domain (D1) was used to run the second domain (D2) and the output of D2 was used to run the innermost domain (D3). In two-way nesting, D3 and D2 provide the feedback to their outer domains (D2 and D1), respectively. D3 was set at a 3-km resolution adequate to simulate convective storms. WRF-Noah was forced with climate outputs from Global Climate Models (GCMs) for the baseline period 1980–2005. A quantile-quantile bias correction method and a regional frequency analysis were applied to develop intensity-duration-frequency (IDF) curves from precipitation simulated by WRF-Noah. The simulated baseline precipitation of central Alberta agreed well with observed rain gauge data of Edmonton. The 5th‐generation NCAR mesoscale atmospheric model (MM5) was also set up in a 3-domain, but one-way nesting configuration. As expected, after bias correction, precipitation simulated by MM5 was less accurate than that simulated by WRF-Noah. For storms of short durations and return periods of more than 25 years, both MM5 driven by SRES climate scenarios of CMIP3 and WRF-Noah driven by RCP climate scenarios of CMIP5 projected storm intensities in central Alberta to increase from the base period to the 2050s, and to the 2080s.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,209 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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