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Enregistrement W4389145263 · doi:10.5194/gmd-16-6943-2023

A high-resolution physical–biogeochemical model for marine resource applications in the northwest Atlantic (MOM6-COBALT-NWA12 v1.0)

2023· article· en· W4389145263 sur OpenAlexaff
Andrew Ross, Charles A. Stock, Alistair Adcroft, Enrique Curchitser, Robert Hallberg, Matthew Harrison, Katherine Hedstrom, Niki Zadeh, Michael A. Alexander, Wenhao Chen, Elizabeth J. Drenkard, Hubert du Pontavice, Raphaël Dussin, Fabian A. Gomez, Jasmin G. John, Dujuan Kang, Diane Lavoie, Laure Resplandy, Alizée Roobaert, Vincent S. Saba, Sang‐Ik Shin, Samantha Siedlecki, James Simkins

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésBiogeochemical cycleBiogeochemistryEnvironmental scienceResource (disambiguation)Ecosystem modelClimate modelClimatologyAdvectionMarine ecosystemOceanographyEcosystemClimate changeComputer scienceGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We present the development and evaluation of MOM6-COBALT-NWA12 version 1.0, a 1/12∘ model of ocean dynamics and biogeochemistry in the northwest Atlantic Ocean. This model is built using the new regional capabilities in the MOM6 ocean model and is coupled with the Carbon, Ocean Biogeochemistry and Lower Trophics (COBALT) biogeochemical model and Sea Ice Simulator version-2 (SIS2) sea ice model. Our goal was to develop a model to provide information to support living-marine-resource applications across management time horizons from seasons to decades. To do this, we struck a balance between a broad, coastwide domain to simulate basin-scale variability and capture cross-boundary issues expected under climate change; a high enough spatial resolution to accurately simulate features like the Gulf Stream separation and advection of water masses through finer-scale coastal features; and the computational economy required to run the long simulations of multiple ensemble members that are needed to quantify prediction uncertainties and produce actionable information. We assess whether MOM6-COBALT-NWA12 is capable of supporting the intended applications by evaluating the model with three categories of metrics: basin-wide indicators of the model's performance, indicators of coastal ecosystem variability and the regional ocean features that drive it, and model run times and computational efficiency. Overall, both the basin-wide and the regional ecosystem-relevant indicators are simulated well by the model. Where notable model biases and errors are present in both types of indicator, they are mainly consistent with the challenges of accurately simulating the Gulf Stream separation, path, and variability: for example, the coastal ocean and shelf north of Cape Hatteras are too warm and salty and have minor biogeochemical biases. During model development, we identified a few model parameters that exerted a notable influence on the model solution, including the horizontal viscosity, mixed-layer restratification, and tidal self-attraction and loading, which we discuss briefly. The computational performance of the model is adequate to support running numerous long simulations, even with the inclusion of coupled biogeochemistry with 40 additional tracers. Overall, these results show that this first version of a regional MOM6 model for the northwest Atlantic Ocean is capable of efficiently and accurately simulating historical basin-wide and regional mean conditions and variability, laying the groundwork for future studies to analyze this variability in detail, develop and improve parameterizations and model components to better capture local ocean features, and develop predictions and projections of future conditions to support living-marine-resource applications across timescales.

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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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