Correlated k-Distribution Treatment of Cloud Optical Properties and Related Radiative Impact
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new scheme of water cloud optical properties is proposed for correlated k-distribution (CKD) models, in which the correlation in spectral distributions between the gaseous absorption coefficient and cloud optical properties is maintained. This is an extension of the CKD method from gas to cloud by dealing with the gas absorption coefficient and cloud optical properties in the same way. Compared to the results of line-by-line benchmark calculations, the band-mean cloud optical property scheme can overestimate cloud solar heating rate, with a relative error over 30% in general. Also, the error in the flux at the top of the atmosphere can be up to 20 W m−2 at a solar zenith angle of 0°. However, the error is considerably reduced by applying the new proposed CKD cloud scheme. The physical explanation of the large error for the band-mean cloud scheme is the absence of a spectral correlation between the gaseous absorption coefficient and the cloud optical properties. The overestimation of the solar heating rate at the cloud-top layer could affect the moisture circulation and limit the growth of cloud. It is found that the error in the longwave cooling rate caused by the band-mean cloud scheme is very small. In the infrared, the local thermal emission strongly affects the spectral distribution of the radiative flux, which makes the correlation between the gaseous absorption coefficient and cloud optical properties very weak. Therefore, there is no obvious advantage in emphasizing the spectral correlation between gas and cloud.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».