MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409004677 · doi:10.3390/atmos16040405

Atmospheric Energetics of Three Contrasting West African Monsoon Seasons as Simulated by a Regional Climate Model

2025· article· en· W4409004677 sur OpenAlexafffundabout
Yves Franklin Ngueto, René Laprise, Oumarou Nikiéma

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésEnergeticsMonsoonClimatologyEnvironmental scienceAtmospheric sciencesClimate changeClimate modelAtmospheric dynamicsEast Asian MonsoonGeologyAtmosphere (unit)MeteorologyGeographyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The West African atmospheric energy budget is assessed for the first time across three contrasting monsoon seasons (dry, wet, and moderate) using the latest version of the Canadian Regional Climate Model (CRCM6/GEM5). The model is driven by ERA5 reanalysis from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). A formalism appropriate for regional climate energetics is employed to quantify the primary physical processes occurring during the West African Monsoon, with the aim of highlighting those that exhibit significant inter-seasonal variability. The atmospheric energy path shows that the time-mean available enthalpy (AM) reservoir, reflecting high surface temperatures and a lapse rate characteristic of a dry atmosphere, dominates other energy reservoirs. AM is converted into the time-mean kinetic energy (KM) and the time-variability available enthalpy (AE) reservoirs, which are converted into a time-variability kinetic energy reservoir (KE) through barotropic and baroclinic processes. AE is the lowest energy reservoir, confirming smaller temperature variations in the tropics compared to higher latitudes. Kinetic energy reservoirs KM and KE have the same order of magnitude, suggesting that mean flow is as important as eddy activities during the season. The atmospheric energy cycle computed for three contrasting rainy seasons shows that time-variability energy reservoirs (AE and KE) and main terms acting upon them, are proportional to the rainfall activity, being higher (lower) during rainy (dry) years. It also reveals that, while CA (conversion from AM to AE) and the generation term GE feed wave’s development, the frictional term DE counteracts the generation of KE to dampen the creation of transient eddies. These findings suggest that the atmospheric energetic formalism could be applied on West African seasonal forecasts and future climate simulations to implement adaptation strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmosphereMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207