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Enregistrement W4221027719 · doi:10.5194/egusphere-egu22-10467

Bias Correction and Spatiotemporal Scales for Downscaling Future Projections of Northwest Atlantic Circulation and Sea Ice

2022· preprint· en· W4221027719 sur OpenAlexaffabout
Christoph Renkl, Eric C. J. Oliver

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownscalingClimatologyOcean currentShutdown of thermohaline circulationClimate modelSea iceEnvironmental scienceOceanographyHydrographyClimate changeThermohaline circulationGeologyNorth Atlantic Deep Water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Northwest Atlantic (NWA), including the Labrador Sea, interactions between the atmosphere, ocean circulation, and sea ice play a critical role in regulating the global climate system. The ocean and climate in this region observe rapid and unprecedented, anthropogenically forced changes to the physical environment and biosphere with downstream effects. Future projections of NWA circulation and sea ice can help address pressing questions about these changes and mitigate their potential impacts on the global carbon cycle, coastal communities, and transportation. However, the spatial resolution of current climate models is often insufficient to accurately represent important features in the NWA, such as the location and strength of the Gulf Stream and Labrador Current and their dynamical interactions. This can lead to biases in the model’s mean state, and a misrepresentation of the temporal and spatial scales of ocean variability, e.g., mesoscale eddies, deep convection. Regional ocean models with grid spacing <10 km, forced by global climate simulations, can be used to improve estimates of historical and future circulation and hydrography. However, given the limited spatial resolution and biases in global climate models, a challenge of downscaling their simulations is the appropriate reconstruction of the forcing fields. Here, we present preliminary results of future projections of NWA circulation and sea ice based on downscaled global climate simulations. These projections are performed using an eddy-resolving, coupled circulation-sea ice model based on the Regional Ocean Modeling System (ROMS) and the Los Alamos Sea Ice Model (CICE). We will focus on the value of correcting biases in the mean and variance of the forcing. We further explore the need of including missing spatial and temporal scales in the atmospheric forcing that are not captured by the global models. Implications for the design of model experiments for future projections will be discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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