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Enregistrement W4321490389 · doi:10.5194/egusphere-egu23-3479

Numerical investigation with a coupled single-column surface-atmosphere model and an application to central Mediterranean

2023· preprint· en· W4321490389 sur OpenAlexaboutno aff
Stéphane Goyette, Jérôme Kasparian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediterranean climateClimatologyEnvironmental scienceHumidityPlanetary boundary layerSensible heatAtmosphere (unit)Atmospheric sciencesMomentum (technical analysis)MeteorologyRange (aeronautics)MoistureClimate modelColumn (typography)Atmospheric modelWind speedBoundary layerClimate changeGeologyGeographyMathematicsMechanicsTurbulencePhysicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An atmospheric single-column model (SCM) developed in the framework of the Canadian Regional Climate Model, CRCM, driven by NCEP-NCAR reanalyses is applied to study the non-linear interactions between the surface and the planetary boundary layer (Goyette et al., 2020). The approach to solve the model equations and the technique described may be implemented in any RCM system environment as a model option. The working hypothesis underlying this SCM formulation is that a substantial portion of the variability simulated in the column can be reproduced by processes operating in the vertical dimension and a lesser portion comes from processes operating in the horizontal dimension. This SCM offers interesting prospects as the horizontal and vertical resolution of the RCM is ever increasing. Due to its low computational cost, multiple simulations may be carried out in a short period of time. In this paper, a range of possible results obtained by changing the lower boundary from open water surface to land, and by varying model parameters are mainly shown for central Mediterranean but also for other applications. Results show that the model responded in a highly nonlinear but coherent manner in the lowest levels with changes in air temperature, moisture and windspeed profiles. The latter are consistent with those of the surface vertical sensible, latent heat and momentum fluxes. For example in the central Mediterranean, during a simulated year, air temperature is increased during all the seasons. Specific humidity is increased during the autumn and winter seasons but decreased by during the spring and summer seasons thus showing the contrasting influence of the land surface. The potential for further developments, as well as some guidance as to how to handle mixed land/open water coupling in RCMs, is also provided.GOYETTE, Stéphane, FONSECA, Cédric, TRUSCELLO, Léonard. Assessment of nonlinear effects of a deep subgrid lake with an atmospheric single‐column model. In: International Journal of Climatology, 2020. doi: 10.1002/joc.689

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)0,001
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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