Statistical analysis of an LES shallow cumulus cloud ensemble using a cloud tracking algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A technique for the tracking of individual clouds in a Large Eddy Simulation (LES) is presented. We use this technique on an LES of a shallow cumulus cloud field based upon the Barbados Oceanographic and Meteorological Experiment (BOMEX) to calculate statistics of cloud height, lifetime, and other physical properties for individual clouds in the model. We also examine the question of nature versus nurture in shallow cumulus clouds: do properties at cloud base determine the upper-level properties of the clouds (nature), or are cloud properties determined by the environmental conditions they encounter (nurture). We find that clouds which ascend through an environment that has been pre-moistened by previous cloud activity are no more likely to reach the inversion than clouds that ascend through a drier environment. Cloud base thermodynamic properties are uncorrelated with upper-level cloud properties, while mean fractional entrainment and detrainment rates display moderate correlations with cloud properties up to the inversion. Conversely, cloud base area correlates well with upper-level cloud area and maximum cloud height. We conclude that cloud thermodynamic properties are primarily influenced by entrainment and detrainment processes, cloud area and height are primarily influenced by cloud base area, and thus nature and nurture both play roles in the dynamics of BOMEX shallow cumulus clouds.
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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) | 0,003 | 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 ».