Cloud microphysical characteristics versus temperature for three Canadian field projects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The purpose of this study is to better understand how cloud microphysical characteristics such as liquid water content (LWC) and droplet number concentration (Nd) change with temperature (T). The in situ observations were collected during three research projects including: the Radiation, Aerosol, and Cloud Experiment (RACE) which took place over the Bay of Fundy and Central Ontario during August 1995, the First International Regional Arctic Cloud Experiment (FIRE.ACE) which took place in the Arctic Ocean during April 1998, and the Alliance Icing Research Study (AIRS) which took place in the Ontario region during the winter of 1999–2000. The RACE, FIRE.ACE, and AIRS projects represent summer mid-latitude clouds, Arctic clouds, and mid-latitude winter clouds, respectively. A LWC threshold of 0.005 g m-3 was used for this study. Similar to other studies, LWC was observed to decrease with decreasing T. The LWC-T relationship was similar for all projects, although the range of T conditions for each project was substantially different, and the variability of LWC within each project was considerable. Nd also decreased with decreasing T, and a parameterization for Nd versus T is suggested that may be useful for modeling studies.Key words. Atmospheric composition and structure (cloud physics and chemistry) – Meteorology and atmospheric dynamics (climatology; general circulation)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».