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Testing Mixed-Phase Cloud Water Vapor Parameterizations with SHEBA/FIRE–ACE Observations

2004· article· en· W2026191966 sur OpenAlexaboutno aff
Qiang Fu, Shawn Hollars

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLangley Research CenterNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergyCure Cancer Australia FoundationNational Science Foundation
Mots-clésWater vaporEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyArcticLiquid water contentCloud computingInternational Satellite Cloud Climatology ProjectVapour pressure of waterCloud topClimatologyCloud coverGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The parameterization of in-cloud water vapor pressure below 0C is examined using in situ aircraft observations from Canadian National Research Council (NRC) Convair-580 flights during the Surface Heat Budget of the Arctic Ocean (SHEBA)/First International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) Regional Experiment-Arctic Cloud Experiment (FIRE-ACE) campaign. The accuracy of in-cloud water vapor measurements is evaluated against the saturated water vapor pressure in liquid water clouds as derived from measured temperatures, which have a mean bias of about 1%. This study reveals that the parameterization used in the ECMWF cloud scheme, which employs a temperature-weighted average of the values with respect to ice and liquid water underestimates the saturated water vapor by 9% when applied to all in-cloud data from the campaign. It is found that a parameterization that relates the weighting to the cloud liquid and ice water contents agrees well with the observations. This study also reveals that it is incorrect to assume that water vapor is in equilibrium with liquid water in mixed-phase 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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