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Enregistrement W1968135231 · doi:10.1002/qj.49712657016

Accounting for overlap of fractional cloud in infrared radiation

2000· article· en· W1968135231 sur OpenAlexaff
J. Li

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of the Royal Meteorological Society · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmissivityCloud computingWater vaporSkyRadiative transferFlux (metallurgy)Environmental scienceRadiative coolingCloud coverMeteorologyComputational physicsAtmospheric sciencesPhysicsMaterials scienceOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The cloud‐matrix method for describing the mutual cloud‐coverage relationship between any two levels is systematically discussed. A general method is devised for calculating the effective cloud emissivity for maximum‐random overlap clouds. For several cloud configurations with extreme variation in fractional cloud amounts, the errors are generally very small (<5%). The radiative‐transfer process that corresponds to the random‐overlap cloud scheme is discussed. Compared with the purely random clouds scheme, the maximum‐random overlap scheme always produces a smaller cooling rate in the lower layers of a cloud block and a smaller downward flux. The difference in cooling rate can be about 3 K d −1 and the difference in the downward flux near the surface can be as large as 20 W m −2 . The calculations show that the scheme of effective cloud emissivity commonly used in general‐circulation models could cause underestimation of cloud cooling rate. The clear‐sky and the cloudy‐sky radiation field can be obtained through a single calculation process but with different water‐vapour profiles. The results show that for the all‐sky case the separate treatment of the water‐vapour profile for clear and cloudy portions makes only a very small difference in the cooling rate and upward flux at the top of the atmosphere in comparison with the results of an averaged water‐vapour profile.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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