Report of Working Group 29 on Regional Climate Modeling
Notice bibliographique
Résumé
of WG 29 activities against each Term of Reference1. Assemble a comprehensive review of existing regional climate modeling efforts. Before the PICES 2012 Annual Meeting in Hiroshima, Japan, a survey was emailed to WG 29 members to assemble basic information (e.g., model type, domain, and resolution) and future directions of regional climate modeling by each member country.The regional climate models developed by members cover most of the North Pacific Ocean, ranging from local-to basin-scale, and the purposes of these models range from short-term forecasting to future climate projections.Most of the regional climate modeling pursuits by members and other colleagues are summarized in the section on "Activities of Working Group Members". To provide information on data resources of global climate models (CMIP5) that can be used as boundary conditions for regional climate modeling, Christian and Jang (subsection 1) summarized some essential information of CMIP5 outputs including lists of models, surface forcing fields, experiments and ocean biogeochemistry fields.2. Assess the requirements for regional ecosystem modeling studies (e.g., how to downscale the biogeochemistry). Along lateral boundaries of an RCM (Regional Climate Model), biogeochemical as well as physical variables need to be specified.In particular, the inorganic components (e.g., nutrients, dissolved inorganic carbon, alkalinity) of a biogeochemical model are required whereas the organic components (e.g., plankton and organic particles) reach an internal equilibrium very fast, being insensitive to boundary values. Observed biogeochemistry data are very limited in space and time so that, in many cases, either climatological values or data from basin-or global-scale models are used to set initial and boundary conditions.It is still uncertain how the coarse spatial resolution of initial conditions and lack of interannual and seasonal variability at the boundaries influence model results.In CMIP5, physical variables are available as three-dimensional monthly fields whereas ocean three-dimensional biogeochemical fields (NO3, Si, DIC, Alk and O2) are available only as annual means.3. Continue the development of RCM implementations in the North Pacific and its marginal seas. North Pacific RCMs that have been developed or are under development by WG 29 members and colleagues are covered in the "Activities of Working Group Members" section:✓ The British Columbia shelf (Foreman et al.);
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,037 |
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 ».