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Enregistrement W4391317767 · doi:10.1175/jas-d-23-0126.1

Univariate Flux Partition Functions for Planetary Boundary Layer Schemes at Gray Zone Resolutions

2024· article· en· W4391317767 sur OpenAlexaff
Mengjuan Liu, Wei Huang, Hai Chu, Bowen Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésUnivariatePartition (number theory)Boundary layerFlux (metallurgy)GeologyPlanetary boundary layerGray (unit)MeteorologyPhysicsAtmospheric sciencesGeophysicsMathematicsMultivariate statisticsMechanicsStatisticsMaterials scienceCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When the horizontal grid spacing of a numerical weather prediction model approaches kilometer scale, the so-called gray zone range, turbulent fluxes in the convective boundary layer (CBL) are partially resolved and partially subgrid scale (SGS). Knowledge of the partition between resolved and SGS turbulent fluxes is key to building scale-adaptive planetary boundary layer (PBL) schemes that are capable of regulating the SGS fluxes with varying grid spacing. However, flux partition depends not only on horizontal grid spacing, but also on local height, bulk stability of the boundary layer, and the particular turbulent flux. Such multivariate functions are difficult to construct analytically, so their implementations in scale-adaptive PBL schemes always involve certain levels of approximation that can lead to inaccuracies. This study introduces a physically based perspective for the flux partition functions that greatly simplifies their implementation with high accuracy. By introducing an appropriate scaling length λ that accounts for both height and bulk stability dependencies, the dimensionality of the partition functions is reduced to a single dimensionless group. Based on the analysis of a comprehensive large-eddy simulation dataset of the CBL, it is further shown that λ’s height and bulk stability dependencies can be separately represented by a similarity length scale and a stability coefficient. The resulting univariate partition functions are incorporated into a traditional first-order PBL scheme as a proof of concept. Our results show that the augmented scheme well-reproduces the SGS fluxes at gray zone resolutions. Significance Statement Flux partition functions are a key component in most scale-adaptive planetary boundary layer (PBL) schemes developed for kilometer- and subkilometer-resolution numerical weather prediction models. They regulate the parameterized turbulent fluxes as a function of horizontal grid spacing, while they also depend on height and atmospheric stability. Such multivariate dependencies forbid simple analytical expressions, and as a result, partition functions implemented in scale-adaptive PBL schemes are generally simplified at the cost of accuracy in previous works. This study investigates the possibility of constructing partition functions that are both accurate and easy to parameterize. Utilizing a physically based length scale, univariate partition functions are built, evaluated, and put into a conventional PBL scheme to improve the gray zone turbulence parameterization.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,244
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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