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Enregistrement W4408429136 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14470

3D Eulerian Calculation of water vapor age moments for climate change and atmospheric dynamics studies

2025· preprint· en· W4408429136 sur OpenAlexaff
Robert Fajber, Phillipe Boulanger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEulerian pathClimate changeDynamics (music)Atmospheric dynamicsAtmospheric sciencesEnvironmental scienceWater vaporClimatologyMeteorologyPhysicsMathematicsGeologyApplied mathematicsAtmosphere (unit)Lagrangian

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The age of water vapor in the atmosphere is often invoked to explain a well known discrepancy in the change of the hydrologic cycle with global warming. Although moisture increases at a rate of 7% per degree of global warming, precipitation increases only at a rate of 2% per degree of global warming. The difference between these rates can be explained by a 5% increase in water vapor age per degree of global warming. Although this explanation works on a global scale, it does not explain the spatial distribution in the increase of the age, or the dynamical mechanisms which are responsible for this increase in age.In this project, we demonstrate the potential of a 3D Eulerian age tracking system for the age of water vapor in a simplified atmospheric general circulation model. The age tracking system works by computing the moments of the age distribution, which form a recursive system. The moments themselves exist as passive tracers, so they can be transported with the water vapor using a consistent transport calculation. This method allows us to track the age of water vapor online in any configuration where the model can be run, including both control and climate change simulations. Our intial tests with an aquaplanet model show a relative increase with age with height and towards the poles, with a decrease over the midlatitude eddies and an increase in the updraft of the Hadley cell. Additionally by resolving the standard deviation of the age distribution we can calculate the shape parameter of the distribution (raio of mean to standard deviation), which shows which regions of the atmosphere are affected by transport from a single pathway and which regions are affected by transport from multiple pathways. We further demonstrate the ability of our age tracking system in more realistic model configurations and climate change scenarios.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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