Assessing Cloud Fraction in the Canadian Regional Climate Model Over North America Using Satellite Data and a Satellite Simulator Package
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clouds are crucial to Earth's climate system, influencing radiation and contributing to climate projection uncertainties. Here, the simulated cloud fraction by the sixth version of the Canadian Regional Climate Model (CRCM6‐GEM5) was evaluated using CALIPSO lidar retrievals and the second version of the Cloud Feedback Intercomparison Project (CFMIP) Observation Simulator Package (COSP2) for the years 2014 and 2015. Horizontal and vertical distributions of clouds in the CRCM6‐GEM5 model were evaluated using cloud profiles and four cloud categories (total, high‐, mid‐, and low‐level clouds) derived directly from the CRCM6‐GEM5 model and treated using the COSP2 satellite simulator. A seasonal analysis was conducted across specific regions in North America. Results showed that the use of COSP2 is essential for comparing CRCM6‐GEM5 outputs against satellite data to account for variable definitions and signal attenuation of active instruments (e.g., Cloud‐Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization: CALIOP). Spatial and vertical cloud distributions and seasonal patterns were generally well represented by the CRCM6‐GEM5 for both winter (December–February) and summer (June–August). High‐ and low‐level clouds were particularly well‐represented, especially in winter. The CRCM6‐GEM5 model demonstrated some difficulty producing enough clouds to accurately represent those at mid‐level. Cloud fraction representation was systematically better during winter than summer. The CRCM6‐GEM5 generally performed well over the whole North American domain for the four cloud categories and COSP2 was confirmed to help mitigate discrepancies in variable definitions. These results contribute to a better understanding of the CRCM6‐GEM5 cloud representations and the use of COSP2 with high‐resolution models.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».