Parameterization of Cloud Microphysics Based on the Prediction of Bulk Ice Particle Properties. Part II: Case Study Comparisons with Observations and Other Schemes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new microphysics scheme has been developed based on the prediction of bulk particle properties for a single ice-phase category, in contrast to the traditional approach of separating ice into various predefined species (e.g., cloud ice, snow, and graupel). In this paper, the new predicted particle properties (P3) scheme, described in Part I of this series, is tested in three-dimensional simulations using the Weather Research and Forecasting (WRF) Model for two contrasting well-observed cases: a midlatitude squall line and winter orographic precipitation. Results are also compared with simulations using other schemes in WRF. Simulations with P3 can produce a wide variety of particle characteristics despite having only one free ice-phase category. For the squall line, it produces dense, fast-falling, hail-like ice near convective updraft cores and lower-density, slower-falling ice elsewhere. Sensitivity tests show that this is critical for simulating high precipitation rates observed along the leading edge of the storm. In contrast, schemes that represent rimed ice as graupel, with lower fall speeds than hail, produce lower peak precipitation rates and wider, less distinct, and less realistic regions of high convective reflectivity. For the orographic precipitation case, P3 produces areas of relatively fast-falling ice with characteristics of rimed snow and low- to medium-density graupel on the windward slope. This leads to less precipitation on leeward slopes and more on windward slopes compared to the other schemes that produce large amounts of snow relative to graupel (with generally the opposite for schemes with significant graupel relative to snow). Overall, the new scheme produces reasonable results for a reduced computational cost.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».