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Enregistrement W4225899852 · doi:10.5194/gmd-15-413-2022

WRF v.3.9 sensitivity to land surface model and horizontal resolution changes over North America

2022· article· en· W4225899852 sur OpenAlexafffund
Almudena García‐García, Francisco José Cuesta‐Valero, Hugo Beltrami, J. Fidel González‐Rouco, Elena García‐Bustamante

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaMemorial University of NewfoundlandNational Oceanic and Atmospheric AdministrationGovernment of CanadaCanada Foundation for InnovationSt. Francis Xavier UniversityCompute CanadaUniversity of East AngliaNational Center for Atmospheric ResearchAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelLatent heatSensible heatEnvironmental sciencePrecipitationAtmospheric sciencesClimatologyShortwave radiationFlux (metallurgy)LatitudeConvectionClimate modelShortwaveHeat fluxMeteorologyHeat transferClimate changeGeologyGeographyRadiative transferRadiationMaterials scienceMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Understanding the differences between regional simulations of land–atmosphere interactions and near-surface conditions is crucial for a more reliable representation of past and future climate. Here, we explore the effect of changes in the model's horizontal resolution on the simulated energy balance at the surface and near-surface conditions using the Weather Research and Forecasting (WRF) model. To this aim, an ensemble of 12 simulations using three different horizontal resolutions (25, 50 and 100 km) and four different land surface model (LSM) configurations over North America from 1980 to 2013 is developed. Our results show that finer resolutions lead to higher surface net shortwave radiation and maximum temperatures at mid and high latitudes. At low latitudes over coastal areas, an increase in resolution leads to lower values of sensible heat flux and higher values of latent heat flux, as well as lower values of surface temperatures and higher values of precipitation, and soil moisture in summer. The use of finer resolutions leads then to an increase in summer values of latent heat flux and convective and non-convective precipitation and soil moisture at low latitudes. The effect of the LSM choice is larger than the effect of horizontal resolution on the near-surface temperature conditions. By contrast, the effect of the LSM choice on the simulation of precipitation is weaker than the effect of horizontal resolution, showing larger differences among LSM simulations in summer and over regions with high latent heat flux. Comparison between observations and the simulation of daily maximum and minimum temperatures and accumulated precipitation indicates that the CLM4 LSM yields the lowest biases in maximum and minimum mean temperatures but the highest biases in extreme temperatures. Increasing horizontal resolution leads to larger biases in accumulated precipitation over all regions particularly in summer. The reasons behind this are related to the partition between convective and non-convective precipitation, specially noticeable over western USA.

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)0,005
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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