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Enregistrement W1982596084 · doi:10.1175/jas-d-12-077.1

Supersaturation and Diffusional Droplet Growth in Liquid Clouds

2012· article· en· W1982596084 sur OpenAlexaff
Mark Pinsky, I. P. Mazin, Alexei Korolev, А. Хаин

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupersaturationDimensionless quantityAdiabatic processCondensationThermodynamicsMixing (physics)ScalingMechanicsRADIUSCloud condensation nucleiCloud physicsLiquid water contentPhysicsMaterials scienceChemistryAerosolMeteorologyMathematicsGeometryCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations86
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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