Energy cycle associated with Inter-member Variability in a large ensemble of simulations of the Canadian RCM (CRCM5)
Notice bibliographique
Résumé
In an ensemble of Regional Climate Model \n(RCM) simulations where different members are initialised \nat different times but driven by identical lateral \nboundary conditions, the individual members provide \ndifferent, but equally acceptable, weather sequences. \nIn others words, RCM simulations exhibit the phenomenon \nof Internal Variability (or inter-member variability— \nIV), defined as the spread between members in an \nensemble of simulations. Our recent studies reveal that \nRCM’s IV is associated with energy conversions similar \nto those taking place in weather systems. By analogy \nwith the classical work on global energetics of weather \nsystems, a formulation of an energy cycle for IV has been \ndeveloped that is applicable over limited-area domains. \nPrognostic equations for ensemble-mean kinetic energy \nand available enthalpy are decomposed into contributions \ndue to ensemble-mean variables and those due to \ndeviations from the ensemble mean (IV). Together these \nequations constitute an energy cycle for IV in ensemble \nsimulations of an RCM. A 50-member ensemble of \n1-year simulations that differ only in their initial conditions \nwas performed with the fifth-generation Canadian \nRCM (CRCM5) over an eastern North America domain. \nThe various energy reservoirs of IV and exchange terms \nbetween reservoirs were evaluated; the results show a \nremarkably close parallel between the energy conversions \nassociated with IV in ensemble simulations of RCM and the energy conversions taking place in weather systems \nin the real atmosphere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».