Effects of Convection‐Permitting Grid Resolution on Cold‐Season Precipitation Simulated by the Canadian Regional Climate Model Version 6 Over the Province of Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study assesses the performance of the sixth‐generation Canadian Regional Climate Model (CRCM6) in simulating the amount and phase of cold‐season precipitation as well as 2‐m air temperature. It also examines the added value of finer grid spacing, which enables the explicit representation of deep convection. Simulations were conducted at grid spacings of 0.11° (≈12 km) and 0.0225° (≈2.5 km), and the results were compared with surface observations from 35 hydrometeorological stations across Quebec over two cold seasons (October to April in 2020–21 and 2021–22). The analysis was further supported by atmospheric sounding data from two stations, and several gridded reference products. Both simulations exhibited similar large‐scale 2‐m air temperature spatial patterns with the coarser‐resolution simulation generating consistently colder values as well as a larger total precipitation amount and bias compared to station observations. The finer‐resolution simulation reduced the total precipitation bias by a factor of three. Both simulations overestimated liquid precipitation and underestimated solid precipitation with the finer resolution better capturing liquid precipitation and the coarser resolution better capturing solid precipitation. Mixed precipitation remained a challenge, being simulated at colder temperatures than observed, particularly near 0°C. The 50% rain‐snow temperature threshold ( T 50 ), which indicates when liquid and solid phases occur equally, was 0.5°C for the finer resolution and 0.8°C for the coarser resolution both below the observed 2.1°C. This study highlights the need to refine the model's representation of mixed‐phase precipitation and rain‐snow transitions.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».