Surface meteorology and fluxes over the Iceland and Greenland Seas in ERA5 reanalysis: The impact of sea ice distribution
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--><b></b> The Iceland and Greenland Seas are a crucial region for the climate system, being the headwaters of the lower limb of the Atlantic Meridional OverturningCirculation. Investigating the atmosphere–ocean–ice processes in this region often necessitates the use of meteorological reanalyses—a representation of the atmospheric state based on the assimilation of observations into a numerical weather prediction system. Knowing the quality of reanalysis products is vital for their proper use. Here we evaluate the surface-layer meteorology and surface turbulent fluxes in winter and spring for the latest reanalysis from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, i.e., ERA5. In situ observations from a meteorological buoy, a research vessel, and a research aircraft during the Iceland–Greenland Seas Project provide unparalleled coverage of this climatically important region. The observations are independent of ERA5. They allow a comprehensive evaluation of the surface meteorology and fluxes of these subpolar seas and, for the first time, a specific focus on the marginal ice zone. Over the ice-free ocean, ERA5 generally compares well to the observations of surface-layer meteorology and turbulent fluxes. However, over the marginal ice zone, the correspondence is noticeably less accurate: for example, the root-mean-square errors are significantly higher for surface temperature, wind speed, and surface sensible heat flux. The primary reason for the difference in reanalysis quality is an overly smooth sea-ice distribution in the surface boundary conditions used in ERA5. Particularly over the marginal ice zone, unrepresented variability and uncertainties in how to parameterize surface exchange compromise the quality of the reanalyses. A parallel evaluation of higher-resolution forecast fields from the Met Office’s Unified Model corroborates these findings.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».