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Enregistrement W4297239834 · doi:10.1175/jcli-d-21-1011.1

Understanding Responses of Summer Continental Daily Temperature Variance to Perturbations in the Land Surface Evaporative Resistance

2022· article· en· W4297239834 sur OpenAlexaff
Wenwen Kong, Karen A. McKinnon, Isla R. Simpson, Marysa M. Laguë

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Center for Atmospheric ResearchJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceClimatologyAdvectionCloud coverLatent heatAtmospheric sciencesLand coverSensible heatLand useMeteorologyGeographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the roles of land surface conditions and atmospheric circulation on continental daily temperature variance is key to improving predictions of temperature extremes. Evaporative resistance (rs, hereafter), a function of the land cover type, reflects the ease with which water can be evaporated or transpired and is a strong control on land–atmosphere interactions. This study explores the effects of rs perturbations on summer daily temperature variance using the Simple Land Interface Model (SLIM) by mimicking, for rs only, a global land cover conversion from forest to crop/grassland. Decreasing rs causes a global cooling. The cooling is larger in wetter areas and weaker in drier areas, and primarily results from perturbations in shortwave radiation (SW) and latent heat flux (LH). Decreasing rs enhances cloud cover due to greater land surface evaporation and thus reduces incoming SW over most land areas. When rs decreases, wetter areas experience strong evaporative cooling, while drier areas become more moisture-limited and thus experience less cooling. Thermal advection further shapes the temperature response by damping the combined impacts of SW and LH. Temperature variance increases in drier areas and decreases in wetter areas as rs decreases. The temperature variance changes can be largely explained from changes in the combined variance of SW and LH, including an important contribution of changes in the covariance of SW and LH. In contrast, the effects of changes in thermal advection variance mainly affect the Northern Hemisphere midlatitudes. Significance Statement This study aims to better understand processes governing daily near-surface air temperature variance over land. We use an idealized modeling framework to explore the effects of land surface evaporative resistance (a parameter that controls how hard it is to evaporate water from the surface) on summer daily temperature variance. We find that a uniform decrease of evaporative resistance across the global land surface causes changes in the temperature variance that can be predicted from changes in the combined variance of shortwave radiation and latent heat flux. The variance of horizontal advection is important in altering the temperature variance in the Northern Hemisphere midlatitudes. Our findings shed light on predicting the characteristics of temperature variability as a function of surface conditions.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations4
Publié2022
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Résumé présentoui

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