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Enregistrement W3166028178 · doi:10.5194/egusphere-egu21-9136

The parameterization of slantwise convection in a numerical model

2021· article· en· W3166028178 sur OpenAlexaff
Ting‐Chen Chen, Man‐Kong Yau, Daniel J. Kirshbaum

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmpereConvectionPhysicsMeteorologyThermodynamicsCurrent (fluid)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slantwise convection and the associated release of conditional symmetric instability (CSI) have been recognized as important baroclinic processes. Recent climatological studies have highlighted its significant association with midlatitude cyclone activities, raising questions about whether large-scale models can resolve slantwise convection and whether it should be parameterized. To address this issue, the present study simulates isolated free moist slantwise convection in an initially statically stable environment using the 2D idealized, non-hydrostatic Weather Research and Forecasting (WRF) Model. We first examined the sensitivity of the slantwise convection to the cross-band grid spacing (Δy; varied from 40 to 1 km) and found that experiments with ∆y> 5 km fail to capture the band dynamics and larger-scale feedbacks robustly and thus require parameterization. As most of the current convective parameterization schemes target upright convection in a local column, we implemented an additional 2D slantwise convective parameterization scheme and evaluated its impact for coarse-grid runs. The slantwise convective parameterization scheme operates along a sloped trajectory on a horizontally-variant cross section perpendicular to the local thermal wind, adjusting the environment toward a natural state to CSI within a given time scale. With the addition of the slantwise convective parameterization scheme, significant improvements are found in precipitation and the strength of the slantwise updraft, bringing the coarser-grid (∆y=40 km) simulation closer to the finer-grid (converged) results than its counterpart with only the upright convection scheme. After testing the slantwise convective parameterization scheme under idealized frameworks, we will further apply it to regional models to evaluate its benefit to the weather forecasting in real cases.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreMéthodes

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'admission1
Résumé présentoui

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