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Enregistrement W3132283730 · doi:10.1002/qj.4005

The fractional energy balance equation

2021· article· en· W3132283730 sur OpenAlexaff
S. Lovejoy, Roman Procyk, Raphaël Hébert, Lenin Del Rio Amador

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForcing (mathematics)Energy balanceScalingHeat equationPower lawPhysicsDetailed balanceRelaxation (psychology)Statistical physicsMathematicsInfinitesimalMathematical analysisThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Classical Energy Balance Equations (EBEs) are differential equations of integer order (h = 1), here we generalize this to fractional orders: the Fractional EBE (FEBE, 0 < h ≤ 1). In the FEBE, when the Earth is perturbed by a forcing, the temperature relaxes to equilibrium via a slow power‐law process: h = 1 is the exceptional (but standard) exponential case. Our FEBE derivation is phenomenological, it complements derivations based on the classical continuum mechanics heat equation (that imply h = 1/2 for the surface temperature) and of the more general Fractional Heat Equation which allows for 0 < h < 2. Unlike some of the earlier “scale free” models based purely on scaling, the FEBE has an extra blackbody radiation term that allows for energy balance. It therefore has two scaling regimes (not one), it has the advantage of being stable to infinitesimal step‐function perturbations and it has a finite Equilibrium Climate Sensitivity. We solve the FEBE using Green's functions, whose high‐ and low‐frequency limits are power laws with a relaxation scale transition (several years). When stochastically forced, the high‐frequency parts of the internal variability are fractional Gaussian noises that can be used for monthly and seasonal forecasts; when deterministically forced, the low‐frequency response describes the consequences of anthropogenic forcing, it has been used for climate projections. The FEBE introduces complex climate sensitivities that are convenient for handling periodic (especially annual) forcing. The FEBE obeys Newton's law of cooling, but the heat flux crossing a surface nonetheless depends on the fractional time derivative of the temperature. The FEBE's ratio of transient to equilibrium climate sensitivity is compatible with GCM estimates. A simple ramp forcing model of the industrial‐epoch warming combining deterministic (external) with stochastic (internal) forcing is statistically validated against centennial‐scale temperature series.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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