The Eddy-Diffusivity Mass-Flux parameterization: improved representation of convective mixing, global evaluations and implications for Ocean Heat Content
Notice bibliographique
Résumé
The Eddy-Diffusivity Mass-Flux (EDMF) parameterization (Giordani et al., 2020) offers a new, coherent way to simultaneously parameterize local (diffusivity) and non-local (convective thermal) vertical mixing. This second component parametrizes sub-grid-scale convective plumes propagating through the water column which, through energy conservation, can propagate counter to the stratification gradient. The EDMF scheme is assessed in a 13-year global ¼° coupled NEMO4.2-SI3 simulation, forced by ERA5 atmospheric reanalysis. Its performance in representing observed ocean temperatures is compared to that of a twin simulation using the commonly applied Enhanced Vertical Diffusivity (EVD) parameterization.The EDMF simulation shows globally reduced temperature biases relative to in-situ observations (0–700 m) compared to the EVD simulation, with similar RMSD (Root Mean Square Deviation) values between the two. By better representing tropical night-time shallow convection, EDMF reduces the cold bias typically observed in EVD simulations within the tropical ocean. We show that the horizontal scales (convective areas), penetration depths and vertical velocities of the simulated plumes agree with measurements of deep convective plumes in the Labrador Sea, and with diurnal convection in the equatorial Pacific Ocean. Additionally, first estimates of convection's contribution to Ocean Heat Content are proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».