Evaluating and improving modeled turbulent heat fluxes across the North AmericanGreat Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Turbulent fluxes of latent and sensible heat are important physical processes that influence the energy and water budgets of the North American Great Lakes. Validation and improvement of bulk flux algorithms to simulate these turbulent heat fluxes are critical for accurate prediction of lake hydrodynamics, water levels, weather, and climate over the region. Here we consider five heat flux algorithms from three parent model systems; the Finite-Volume Community Ocean Model (FVCOM, with three different options for heat flux algorithm), the Weather Research and Forecasting (WRF) model, and the Large Lake Thermodynamics Model, which are used in research and operational environments and concentrate on different aspects of the Great Lakes’ physical system. The heat flux algorithms were isolated from each model and driven by meteorological data from four over-lake stations within the Great Lakes Evaporation Network (GLEN). The simulation results were then compared with eddy covariance flux measurements from the same GLEN sites. All algorithms reasonably reproduced the seasonal cycle of the turbulent heat fluxes while the original algorithms except for the Coupled Ocean Atmosphere Response Experiment (COARE) algorithm showed notable overestimation of the fluxes in fall and winter. Overall, COARE had the best agreement with eddy covariance measurements. Simulations with the four algorithms other than COARE were improved by updating the parameterization of roughness length scales for air temperature and humidity to match those used in COARE. Agreement between modeled and observed fluxes notably varied according to the geographic locations of the GLEN sites.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».