Atmospheric Energetics of Three Contrasting West African Monsoon Seasons as Simulated by a Regional Climate Model
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».