Supersaturation and Diffusional Droplet Growth in Liquid Clouds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The process of collective diffusional growth of droplets in an adiabatic parcel ascending or descending with the constant vertical velocity is analyzed in the frame of the regular condensation approach. Closed equations for the evolution of liquid water content, droplet radius, and supersaturation are derived from the mass balance equation centered with respect to the adiabatic water content. The analytical expression for the maximum supersaturation formed near the cloud base is obtained here. Similar analytical expressions for the height and liquid water mixing ratio corresponding to the level where occurs have also been obtained. It is shown that all three variables , , and are linearly related to each other and all are proportional to , where w is the vertical velocity and N is the droplet number concentration. Universal solutions for supersaturation and liquid water mixing ratio are found here, which incorporates the dependence on vertical velocity, droplet concentration, temperature, and pressure into one dimensionless parameter. The actual solutions for and can be obtained from the universal solutions with the help of appropriate scaling factors described in this study. The results obtained in the frame of this study provide a new look at the nature of supersaturation formation in liquid clouds. Despite the fact that the study does not include a detailed treatment of the activation process, it is shown that this work can be useful for the parameterization of cloud microphysical processes in cloud models, especially for the parameterization of cloud condensation nuclei (CCN) activation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».