Representing cloud overlap with an effective decorrelation length: An assessment using CloudSat and CALIPSO data
Notice bibliographique
Résumé
This study commenced testing the hypothesis that a vertically constant, effective, decorrelation length * cf can be used to represent overlap of cloud for the purpose of performing radiative transfer calculations in global climate models. It was assumed that total cloud fraction resulting from multiple layers of overlapping fractional cloud can be described as a linear combination of maximum and random overlap, with the weight defined by exp(−Δ z / * cf ) where Δ z is distance between layers. Cloud masks and water contents (CWC) obtained from CloudSat and CALIPSO satellite data, for January 2007, were used to solve for * cf . Benchmark shortwave (SW) and longwave (LW) broadband flux profiles were computed for 500‐km‐long retrieved cross‐sections via the independent column approximation (ICA). Then * cf was found and used, along with corresponding profiles of cloud fraction and CWCs, in a stochastic cloud generator suitable for use in global climate models (GCMs), and ICA fluxes computed for the generated fields. When clouds were homogenized horizontally, zonal mean bias errors for SW cloud radiative effect (CRE) at the top of atmosphere (TOA) were generally <±3 W m −2 , with LW counterparts <2 W m −2 , similar to changing cloud particle size by ∼15%. For inhomogeneous clouds, SW CRE biases jumped to typically −5 W m −2 partly because of limitations with the generator. When * cf = 2 km (near global median) was used ubiquitously in the generator, was overestimated slightly, mostly by clouds above ∼10 km, and CRE errors grew by just ∼10% to 20%. Exposing too much high cloud to space produced local SW heating rate biases of ∼15%. While optimal effective decorrelation lengths differ for SW and LW radiation, which in turn generally differ from * cf , it appears that use of * cf will suffice for both bands. The impact of using * cf in GCMs remains to be seen.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».