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Enregistrement W4387362974 · doi:10.1371/journal.pone.0292250

Assessment of simulations of a polar low with the Canadian Regional Climate Model

2023· article· en· W4387362974 sur OpenAlexafffundabout
Marta Moreno‐Ibáñez, René Laprise, Philippe Gachon

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation familiale TrottierAlliance de recherche numérique du CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBaroclinityConvectionClimatologyMesoscale meteorologyPolarEnvironmental scienceClimate modelExtratropical cycloneAtmospheric sciencesNumerical weather predictionMeteorologyClimate changeGeologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polar lows (PLs), which are intense maritime polar mesoscale cyclones, are associated with severe weather conditions. Due to their small size and rapid development, PL forecasting remains a challenge. Convection-permitting models are adequate to forecast PLs since, compared to coarser models, they provide a better representation of convection as well as surface and near-surface processes. A PL that formed over the Norwegian Sea on 25 March 2019 was simulated using the convection-permitting Canadian Regional Climate Model version 6 (CRCM6/GEM4, using a grid mesh of 2.5 km) driven by the reanalysis ERA5. The objectives of this study were to quantify the impact of the initial conditions on the simulation of the PL, and to assess the skill of the CRCM6/GEM4 at reproducing the PL. The results show that the skill of the CRCM6/GEM4 at reproducing the PL strongly depends on the initial conditions. Although in all simulations the synoptic environment is favourable for PL development, with a strong low-level temperature gradient and an upper-level through, only the low-level atmospheric fields of three of the simulations lead to PL development through baroclinic instability. The two simulations that best captured the PL represent a PL deeper than the observed one, and they show higher temperature mean bias compared to the other simulations, indicating that the ocean surface fluxes may be too strong. In general, ERA5 has more skill than the simulations at reproducing the observed PL, but the CRCM6/GEM4 simulation with initialisation time closer to the genesis time of the PL reproduces quite well small scale features as low-level baroclinic instability during the PL development phase.

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)0,005
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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