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Enregistrement W3197835865 · doi:10.5194/wcd-2021-58

Stationary Waves and Upward Troposphere-Stratosphere Coupling in S2S Models

2021· preprint· en· W3197835865 sur OpenAlexfundno aff
Chen Schwartz, Chaim I. Garfinkel, Priyanka Yadav, Wen Chen, Daniela I. V. Domeisen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsEnvironment and Climate Change CanadaIsrael Science FoundationChina Meteorological AdministrationNational Natural Science Foundation of ChinaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésStratosphereTroposphereAtmospheric sciencesClimatologyNorthern HemisphereDownwellingEnvironmental scienceAmplitudeRadiosondeGeologyPhysicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The simulated Northern Hemisphere stationary wave (SW) field is investigated in 11 subseasonal-to-seasonal (S2S) models. It is shown that while most models considered can well-simulate the stationary wavenumbers 1 and 2 during the first two weeks of integration, they diverge from observations following week 3. Those models with a poor resolution in the stratosphere struggle to simulate the waves, both in the troposphere and the stratosphere, even during the first two weeks, and biases extend from the troposphere all the way up to the stratosphere. Focusing on the tropospheric regions where SWs peak in amplitude reveals that the models generally do a better job in simulating the Northwest Pacific stationary trough, while certain models struggle to simulate the stationary ridges both in Western North America and the North Atlantic. In addition, a strong relationship is found between regional biases in the stationary height field and model errors in simulated upward propagation of planetary waves into the stratosphere. In the stratosphere, biases mostly are in wave-2 in those models with high stratospheric resolution, whereas in those models with low resolution in the stratosphere, a wave-1 bias is evident, which leads to a strong bias in the stratospheric mean zonal circulation due to the predominance of wave-1 there. Finally, biases in both amplitude and location of mean tropical convection and the subsequent subtropical downwelling, are identified as possible contributors to biases in the regional SW field in the troposphere.

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)0,001
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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