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Enregistrement W1991896396 · doi:10.5194/acp-15-617-2015

Arctic low-level boundary layer clouds: in situ measurements and simulations of mono- and bimodal supercooled droplet size distributions at the top layer of liquid phase clouds

2015· article· en· W1991896396 sur OpenAlexfundaboutno aff
Marcus Klingebiel, Sergej Molleker, Ralf Weigel, Anja Roth, Lukas Schmidt, Jessica Meyer, André Ehrlich, Roland Neuber, Manfred Wendisch, Stephan Borrmann

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftAurora Research Institute
Mots-clésAerosolLiquid water contentAtmospheric sciencesBoundary layerSupercoolingEnvironmental scienceArcticCloud condensation nucleiMaterials scienceMeteorologyMechanicsGeologyPhysicsCloud computingOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Aircraft borne optical in situ size distribution measurements were performed within Arctic boundary layer clouds with a special emphasis on the cloud top layer during the VERtical Distribution of Ice in Arctic clouds (VERDI) campaign in April and May 2012. An instrumented Basler BT-67 research aircraft operated out of Inuvik over the Mackenzie River delta and the Beaufort Sea in the Northwest Territories of Canada. Besides the cloud particle and hydrometeor size spectrometers the aircraft was equipped with instrumentation for aerosol, radiation and other parameters. Inside the cloud, droplet size distributions with monomodal shapes were observed for predominantly liquid-phase Arctic stratocumulus. With increasing altitude inside the cloud the droplet mean diameters grew from 10 to 20 μm. In the upper transition zone (i.e., adjacent to the cloud-free air aloft) changes from monomodal to bimodal droplet size distributions (Mode 1 with 20 μm and Mode 2 with 10 μm diameter) were observed. It is shown that droplets of both modes co-exist in the same (small) air volume and the bimodal shape of the measured size distributions cannot be explained as an observational artifact caused by accumulating data point populations from different air volumes. The formation of the second size mode can be explained by (a) entrainment and activation/condensation of fresh aerosol particles, or (b) by differential evaporation processes occurring with cloud droplets engulfed in different eddies. Activation of entrained particles seemed a viable possibility as a layer of dry Arctic enhanced background aerosol (which was detected directly above the stratus cloud) might form a second mode of small cloud droplets. However, theoretical considerations and model calculations (adopting direct numerical simulation, DNS) revealed that, instead, turbulent mixing and evaporation of larger droplets are the most likely reasons for the formation of the second droplet size mode in the uppermost region of the clouds.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations63
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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