Sedimentation-Induced Errors in Bulk Microphysics Schemes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The computation of hydrometeor sedimentation in one-moment, two-moment, and three-moment bulk microphysics parameterizations is examined in the context of a 1D model, with no other microphysical processes active. The solution from an analytic bin model is used as a reference against which the bulk model simulations are compared. Errors in the computed (nonprognostic) moments from 0 to 7 from the bulk model runs are examined. In addition to the commonly used predicted variables (number concentration, mass, and reflectivity), bulk scheme configurations with alternative combinations of prognostic moments are considered. While the extra degree of freedom in a two-moment scheme adds realism to the simulation of sedimentation over a one-moment scheme, the standard practice of imposing a constant relative dispersion in the particle size distribution results in considerable errors in some of the computed moments. The error can be shifted to different moments by selecting different prognostic moments. For three-moment schemes, the error is considerably reduced over a wide range of computed moments and there is much less sensitivity to the choice of prognostic variables. Two alternative approaches are proposed for modifying the computation of sedimentation in two-moment schemes to reduce problems associated with excess size sorting. The first approach uses a diagnostic relative dispersion (shape) parameter, generalized for any pair of prognostic moments. The second involves progressively reducing the differential fall velocities between the moments and is therefore applicable for schemes that hold the shape parameter constant. Both approaches greatly reduce the errors in the computed moments, including those on which microphysical process rates depend, and are easily applied to existing two-moment schemes.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».