Evaluation of Mean State in NCEP Climate Forecast System (Version 2) Simulation Using a Stochastic Multicloud Model Calibrated With DYNAMO RADAR Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stochastic parameterizations are continuously providing promising simulations of unresolved atmospheric processes for global climate models (GCMs). One of the stochastic multi‐cloud model (SMCM) features is to mimic the life cycle of the three most common cloud types (congestus, deep, and stratiform) in tropical convective systems. To better represent organized convection in the Climate Forecast System version 2 (CFSv2), the SMCM parameterization is adopted in CFSv2 (SMCM‐CTRL) in lieu of the pre‐existing revised simplified Arakawa–Schubert (RSAS) cumulus scheme and has shown essential improvements in different large‐scale features of tropical convection. But the sensitivity of the SMCM parameterization from the observations is yet to be ascertained. Radar data during the Dynamics of the Madden‐Julian Oscillation (DYNAMO) field campaign is used to tune the SMCM in the present manuscript. The DYNAMO radar observations have been used to calibrate the SMCM using a Bayesian inference procedure to generate key time scale parameters for the transition probabilities of the underlying Markov chains of the SMCM as implemented in CFS (hereafter SMCM‐DYNAMO). SMCM‐DYNAMO improves many aspects of the mean state climate compared to RSAS, and SMCM‐CTRL. Significant improvement is noted in the rainfall probability distribution function over the global tropics. The global distribution of different types of clouds, particularly low‐level clouds, is also improved. The convective and large‐scale rainfall simulations are investigated in detail.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».