MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388993514 · doi:10.5194/gmd-16-6833-2023

Comprehensive evaluation of typical planetary boundary layer (PBL) parameterization schemes in China – Part 2: Influence of uncertainty factors

2023· article· en· W4388993514 sur OpenAlexaff
Wenxing Jia, Xiaoye Zhang, Hong Wang, Yaqiang Wang, Deying Wang, Junting Zhong, Wenjie Zhang, Lei Zhang, Lifeng Guo, Yadong Lei, Jizhi Wang, Yuanqin Yang, Yi Lin

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMM5MeteorologyEnvironmental sciencePlanetary boundary layerWind speedBoundary layerRange (aeronautics)Horizontal resolutionClimatologyMesoscale meteorologyGeologyPhysicsAerospace engineeringMechanicsEngineeringTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study focuses on the uncertainties that influence numerical simulation results of meteorological fields (horizontal resolution: 75, 15, and 3 km; vertical resolution: 48 and 62 levels; near-surface (N-S) scheme: MM5 and Eta schemes; initial and boundary conditions: Final (FNL) and European Center for Medium-Range Weather Forecasting (ECMWF) reanalysis data; underlying surface update: model default and latest updates; model version: version 3.6.1 and 3.9.1). By further evaluating and analyzing the uncertainty factors, it is expected to provide relevance for those scholars devoted to factor analysis in order to make the results closer to the observed values. In this study, a total of 12 experiments are set up to analyze the effects of the uncertainties mentioned above, and the following conclusions are drawn: (1) horizontal resolution has a greater effect than vertical resolution; (2) the simulated effects of temperature and wind speed in the N-S scheme are smaller than those in the planetary boundary layer (PBL) scheme; (3) the initial and boundary conditions of different products have the most remarkable effect on relative humidity, while the simulation results of ECMWF data are the best; (4) the updates with urban and water bodies as the underlying surface have a more significant contribution to the meteorological fields, especially on temperature; and (5) for the PBL parameterization schemes, the update of the model version has less impact on the simulation results because each update has small changes and no major changes overall. In general, the configuration of uncertainties needs to be considered comprehensively according to what you need in order to obtain the best simulation results.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeoscientific model developmentMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207