Empirical Low-Dimensional Dynamics of Atmospheric Stable Boundary Layer Temperature Inversions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The atmospheric stable boundary layer (SBL) is observed to display multiple regimes of stratification, flow, and turbulence. Transitions between weakly stable regimes of sustained turbulence and very stable regimes of weak turbulence are observed to occur abruptly. The understanding and predictability of turbulent recovery remains limited, reducing the accuracy of numerical weather prediction and climate projections. Idealized SBL models have related regimes to dynamically stable equilibria. Under conditions of weak energetic surface coupling, two stable branches separated by an unstable branch are predicted by these models. Such bifurcation structures are associated with rapid transitions. This work investigates the extent to which observed temperature inversion variability can be described by an empirical one-dimensional stochastic differential equation (SDE). The drift and diffusion coefficients of the SDE of observed inversion strength are approximated from statistics of their averaged time tendencies, conditioned on wind speed. Functional forms of the state dependence of these coefficients are estimated using Gaussian process regression. Probabilistic estimates of the system’s deterministic equilibria are found and used to create empirical bifurcation diagrams of inversion strength as a function of wind speed. These data-driven bifurcation structures are first obtained from idealized model simulations, then repeated for observations from several meteorological towers. It is found that the effective low-dimensional dynamics of observed temperature inversions is similar to that of the idealized model. Evidence of multiple equilibria and hysteresis is found at a single site, Dome C, Antarctica, but is not robust to variations in the analysis. Evidence of state-dependent noise consistent with intermittent turbulence under very stably stratified conditions is presented.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».