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Enregistrement W4246536764 · doi:10.5194/acp-2019-1187

Differences in tropical high clouds among reanalyses: origins and radiative impacts

2020· preprint· en· W4246536764 sur OpenAlexaff
Jonathon S. Wright, Xiaoyi Sun, Paul Konopka, Kirstin Krüger, Andrea Molod, Susann Tegtmeier, Guang J. Zhang, Xi Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaDeutsche ForschungsgemeinschaftCanon Foundation for Scientific ResearchNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésLongwaveShortwaveEnvironmental scienceOutgoing longwave radiationAtmospheric sciencesClimatologyTroposphereAtmosphere (unit)Radiative transferCloud coverMeteorologyCloud computingGeographyPhysicsGeologyConvection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We examine differences among reanalysis high cloud products in the tropics, assess the impacts of these differences on radiation budgets at the top of the atmosphere and within the tropical upper troposphere and lower stratosphere (UTLS), and discuss their possible origins in the context of the reanalysis models. We focus on the ERA5, ERA-Interim, JRA-55, MERRA-2, and CFSR/CFSv2 reanalyses, with MERRA included in selected comparisons. As a general rule, JRA-55 produces the smallest tropical high cloud fractions and cloud water contents among the reanalyses, while MERRA-2 produces the largest. Accordingly, cloud radiative effects are relatively weak in JRA-55 and relatively strong in MERRA-2. Only MERRA-2 and ERA5 among the reanalyses produce tropical-mean values of outgoing longwave radiation (OLR) close to observed, but ERA5 tends to underestimate cloud effects while MERRA-2 tends to overestimate variability. ERA5 also produces distributions of longwave, shortwave, and total cloud radiative effects at top-of-atmosphere that are very consistent with observed. The other reanalyses all exhibit substantial biases in at least one of these metrics, although compensation between the longwave and shortwave effects helps to constrain biases in the total cloud effect for most reanalyses. The vertical distribution of cloud water content emerges as a key difference between ERA-Interim and the other reanalyses. Whereas ERA-Interim shows a monotonic decrease of cloud water content with increasing height, the other reanalyses all produce distinct anvil layers. The latter is in better agreement with observations and yields very different profiles of radiative heating in the UTLS. For example, whereas the altitude of the level of zero net radiative heating tends to be lower in convective regions than in the rest of the tropics in ERA-Interim, the opposite is true for the other four reanalyses. Differences in cloud water content also help to explain systematic differences in diabatic ascent in the tropical lower stratosphere among the reanalyses. We discuss several ways in which aspects of the cloud and convection schemes impact the tropical environment. Discrepancies in the vertical profile of moist static energy in convective regions are particularly noteworthy, as this metric is based exclusively on variables that are directly constrained by data assimilation.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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