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Enregistrement W3174128503 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-3732

Convection-Permitting Regional Climate Simulations over North America

2020· article· en· W3174128503 sur OpenAlexaboutno aff
Changhai Liu, Kyoko Ikeda, Roy Rasmussen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelClimatologyPrecipitationEnvironmental scienceClimate modelSnowpackConvectionWater cycleClimate changeCoupled model intercomparison projectMesoscale meteorologyRepresentative Concentration PathwaysAtmospheric sciencesSnowMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The NCAR Water System Program has been striving to improve the representation of the water cycle and its future changes in both regional and global models during the past decade. One of our efforts is conducting continental-scale convection-permitting simulations of the current and future climate of North America using the WRF model based atmospheric-hydrological coupling system. The major science objectives of these simulations are: 1) to evaluate the capability of convection-permitting WRF model in capturing orographic precipitation and snow mass balance over the western mountains of North America and convective precipitation in the eastern part of the continent; 2) to assess future changes in seasonal snowfall and snowpack and associated surface hydrological cycles under the CMIP5-projected global warming; 3) to investigate water cycle changes in response to climate warming, including the summertime convective precipitation and associated mesoscale convective storm tracks; and 4) to examine the impact of climate change on severe weather over North America. As such, two phases of convection-permitting climate modeling have been undertaken using 4-km horizontal grid spacing covering most of North America. The phase-one effort involves two 13-year simulations as reported in Liu et al. (2017): 1) a historical simulation with initial and boundary conditions from ERA-interim, and 2) a future climate sensitivity simulation, called pseudo-global warming (PGW), with modified reanalysis-derived initial and boundary conditions by adding the CMIP5 ensemble-mean projected climate change. These WRF-downscaled climate change simulations provide a unique high-resolution dataset to the community for studying one possible scenario of regional climate changes and impacts. Recognizing that only the thermodynamic future climate impacts can be adequately addressed in the PGW approach, the NCAR Water System team has started conducting a second set (phase II) of current and future simulations at 4-km grid spacing over North America. In these simulations, the WRF model is forced using the weather perturbations derived from the NCAR CESM model 6-hourly output plus the reanalysis-based bias-corrected CMIP5 ensemble mean climate as detailed in Dai et al. (2017). The model domain is also expanded northward to include Canada and the Canadian Arctic. Because storm track changes are permitted, these simulations complement the previous PGW simulations, allowing us to address the impact of dynamic changes in the future warmer climate. We will present some preliminary analysis results of these simulations, with focus on the evaluation of the historical simulation and the added value of convection-permitting resolution and mean climate bias corrections.

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 enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,218 · 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'admission1
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