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Enregistrement W4283645955 · doi:10.5194/ems2022-188

Lightning Simulations over the Boreal Zone: Skill Assessment for Various Land-Atmosphere Model Configurations and Lightning Indices

2022· preprint· en· W4283645955 sur OpenAlexaboutno aff
Jonas Mortelmans, Erwan Brisson, Barry Lynn, Gabriëlle De Lannoy, Nicole Van Lipzig, Sujay V. Kumar, Michel Bechtold

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLightning (connector)Weather Research and Forecasting ModelMeteorologyEnvironmental scienceClimate modelClimatologyAtmosphere (unit)Atmospheric electricityAtmospheric sciencesClimate changeGeographyPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The boreal zone has experienced more severe fires over the last years, often coinciding with years of anomalously high lightning frequencies. These lightning frequencies might increase even further with global warming. Current lightning predictions are however highly uncertain, either relying on empirical relationships derived from present climate, or coarse-scale climate scenario simulations in which the critical process of deep convection is parameterized, and the detailed representation of land-atmosphere interactions is lacking. In this study, we used the NASA Unified-Weather Research and Forecasting (NU-WRF) modeling framework to simulate lightning over a 550,000 km2 domain including the Great Slave Lake in Canada. Simulations were run for the six lightning seasons (June-August; 2015-2020) at both a convection-parameterized (9 km) and convection-permitting (3 km) spatial resolution. Additionally, two microphysics (MP) schemes (Goddard 4ICE and Thompson) were compared at both resolutions. From the simulation output, we derived four diagnostic lightning indices which were evaluated against observations from the Canadian Lightning Detection Network (CLDN). This evaluation was done in terms of the capability of the indices to match the observational spatial pattern (temporally averaged), spatiotemporal frequency distribution, daily and seasonal climatology (spatially averaged), and an event-based overall skill assessment. Our results show that the Thompson MP scheme better predicts the daily climatology than the Goddard 4ICE MP scheme. The Goddard 4ICE MP scheme, on the other hand, predicts the spatial pattern best. Both MP schemes predict the seasonality equally well. Concerning the spatial resolution, a clear improvement when simulating at convection-permitting resolution is only seen for the Goddard 4ICE MP scheme. Regarding the different lightning indices, no clear superior index is found as the relative performance of each index strongly depends on the evaluation criteria. Finally, the study shows that models are in particular poor in reproducing the long-term averaged observed spatial pattern of lightning occurrence. This might be related to an insufficient representation of the land surface heterogeneity in the study area.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations0
Publié2022
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