| 205 | | To be translated... |
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| 207 | | Tableau de métriques: Root Mean Square Error calculées sur cycle saisonnier sur le globe (surfaces continentales + océan), pour deux références par variable. Cette métrique synthétise le biais (différence de moyenne), la corrélation spatio-temporel et le rapport d'écart-type (spatio-temporel également). Les résultats sont présentés en % de la RMSE moyenne de piControl2 => un résultat de -10% indique que la RMSE est de 10% inférieure à la RMSE moyenne de la simulation de référence (ici, cinq cycles saisonniers de piControl2); le bleu montre une RMSE inférieure (plus proche de la référence) à la référence. A l'inverse, le rouge indique une RMSE plus grande, soit une dégradation par rapport à à la référence. |
| 208 | | Pour chaque simulation, les RMSE sont affichées pour plusieurs cycles saisonniers pour illustrer la variabilité du résultat d'un cycle saisonnier à l'autre (~variabilité interannuelle/décennale). |
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| 210 | | Le tableau montre que: |
| 211 | | - la simulation CTLCM5V5v5 a une RMSE similaire à piControl2 (différences inférieures à 5%); cela suggère que le modèle CM6A-VLR_rc0 (avec le schéma de routage et le p_magic de CM5A-LR) simule un climat très proche de celui de IPSL-CM5A-LR |
| 212 | | - idem pour CTLCM6F |
| 213 | | - CTLCM6G et CTLCM6H (IPSLCM6A-VLR_rc0 avec nouveau schéma de routage et p_magic = -0.01) et piControl2pm01 (p_magic = -0.01) montrent une réduction de l'erreur sur la température à 2m (tas) d'environ 15%, très probablement associée à l'ajustement d'albedo lié au p_magic = -0.01 |
| 214 | | - pour ces mêmes simulations, on note une dégradation du rayonnement LW up (rlut et rlutcs) comprise entre 5 et 10% (supérieur à la variabilité entre les cycles saisonniers de piControl2), probablement lié à un ajustement du fait du p_magic ; dans le même temps, le SW s'améliore significativement (bien que cette amélioration soit faible, inférieure à 5%) |
| 215 | | - pour CTLCM6G et CTLCM6H, on voit également une légère dégradation du vent zonal à 10m (uas), du même ordre que pour le LW (regarder hémisphère sud!!) ; en regardant les tableaux de RMSE par saison et par région, on voit que cette dégradation provient essentiellement des tropiques (-20/20°N) et de l'hémisphère Sud extra-tropique. |
| 216 | | - pour les autres variables, les résultats ne montrent pas de différence significative entre piControl2 et IPSLCM6A-VLR_rc0 (avec le nouveau schéma de routage et p_magic = -0.01, simulations CTLCM6G et CTLCM6H) |
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| 219 | | Conclusion de cette figure: |
| 220 | | - les métriques d'évaluation du cycle saisonnier de IPSLCM6A-VLR_rc0 avec le schéma de routage de CM5A-LR et le même p_magic sont similaires à celle obtenues pour IPSLCM5A-LR. Cela suggère que le modèle est le même. |
| 221 | | - le nouveau schéma de routage et le réglage du p_magic produisent une amélioration du climat simulé par IPSLCM6A-VLR_rc0 par rapport à IPSLCM5A-LR pour tas et le SW ; on note une dégradation du LW et des vents zonaux (????) |
| | 205 | Metric table : Root-Mean-Square Error calculated on the seasonal cycle over the globe (land + ocean) against two different references for each variable. This metric synthesizes the bias (difference in mean), the spatio-temporal correlation and standard-deviation ratio. The results are presented in % of the mean RMSE of piControl2 => a result of -10% indicates that the RMSE is 10% lower than the average RMSE of the reference simulation (here, five seasonal cycles of piControl2) ; the blue color shows the RMSE that are lower (in better agreement with the reference dataset) than the reference simulation. Inversely, the red color indicates a degradation compared with the reference simulation. For each simulation, the RMSE are shown for several seasonal cycles to illustrate the interannual/decadal variability of the results. |
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| | 207 | The table shows that : |
| | 208 | - CTLCM5V5v5 has similar results as piControl2 (less than 5%) ; this suggests that CM6A-VLR_rc0 (with new water routing scheme and same p_magic as CM5A-LR) simulates a climate that is very similar to IPSL-CM5A-LR |
| | 209 | - Same for CTLCM6F |
| | 210 | - CTLCM6G and CTLCM6H (IPSLCM6A-VLR_rc0 with new water routing scheme and p_magic = -0.01) and piControl2pm01 (p_magic = -0.01) show a reduction of the error on the 2m-temperature (tas) of around 15%, very likely associated with the adjustment of albedo (p_magic = -0.01) |
| | 211 | - For those simulations, we also note a degradation of the LW up (rlut and rlutcs) between 5 and 10% (greater than the variability among the seasonal cycles of piControl2), probably linked with the p_magic ; in the same time, the SW gets significantly better (around 5%) |
| | 212 | - For CTLCM6G and CTLCM6H, we also see a slight degradation of the zonal wind at 10m (uas), of the same order as the LW ; looking at the RMSE tables for the different seasons and regions, we can see that this degradation mainly concerns the tropics (-20/20°N) and the extra-tropical southern hemisphere |
| | 213 | - For the other variables, the results do not show significant differences between piControl2 and IPSLCM6A-VLR_rc0 (with the new water routing scheme and p_magic = -0.01, simulations CTLCM6G and CTLCM6H) |
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| | 215 | Conclusion: |
| | 216 | - the evalution metrics of the seasonal cycle of IPSLCM6A-VLR_rc0 with the water routing scheme of CM5A and the same p_magic are similar to the ones obtained for piControl2. This suggests that the model is the same. |
| | 217 | - the new water routing scheme and the tuned p_magic produce a climate that is in better agreement for IPSLCM6A-CLR_rc0 compared with IPSLCM5A-LR for tas and the SW; we note a degradation of the LW and the zonal winds |
