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Enregistrement W4281793258 · doi:10.5194/tc-16-2183-2022

GABLS4 intercomparison of snow models at Dome C in Antarctica

2022· article· en· W4281793258 sur OpenAlexaff
Patrick Le Moigne, Éric Bazile, Anning Cheng, Emanuel Dutra, John Edwards, William Maurel, Irina Sandu, Olivier Traullé, Étienne Vignon, Ayrton Zadra, Weizhong Zheng

Notice bibliographique

Revue˜The œcryosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowSnowpackSensible heatPlateau (mathematics)Latent heatEnvironmental scienceAtmospheric sciencesPrecipitationClimatologyNumerical weather predictionEnergy balanceMeteorologyGeologyGeographyThermodynamicsPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Antarctic plateau, characterized by cold and dry weather conditions with very little precipitation, is mostly covered by snow at the surface. This paper describes an intercomparison of snow models, of varying complexity, used for numerical weather prediction or academic research. The results of offline numerical simulations, carried out during 15 d in 2009, on a single site on the Antarctic plateau, show that the simplest models are able to reproduce the surface temperature as well as the most complex models provided that their surface parameters are well chosen. Furthermore, it is shown that the diversity of the surface parameters of the models strongly impacts the numerical simulations, in particular the temporal variability of the surface temperature and the components of the surface energy balance. The models tend to overestimate the surface temperature by 2–5 K at night and underestimate it by 2 K during the day. The observed and simulated turbulent latent heat fluxes are small, of the order of a few W m −2 , with a tendency to underestimate, while the sensible heat fluxes are in general too intense at night as well as during the day. The surface temperature errors are consistent with too large a magnitude of sensible heat fluxes during the day and night. Finally, it is shown that the most complex multilayer models are able to reproduce well the propagation of the daily diurnal wave, and that the snow temperature profiles in the snowpack are very close to the measurements carried out on site.

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)0,001
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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