Parameterization of effective ice particle size for high‐latitude clouds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A parameterization has been developed for mean effective size D ge in terms of ice water content (IWC) and temperature using in situ measurements of ice crystal spectra, cloud particle shapes and particle cross‐sectional area A from four research projects conducted in latitudes north of 45° N. The cloud microphysical measurements were made using PMS 2D optical probes, a PMS forward scattering spectrometer probe (FSSP), and Nevzorov total water and liquid water content probes. The IWCs derived from particle spectra using three different methods were compared with IWC measured with the Nevzorov probe (IWC Nev ). The contribution of small particles to the total mass was estimated by integrating a gamma distribution function that was fitted to match the measured FSSP concentrations. The D ge was calculated from the derived IWC and total cross‐sectional area per unit volume A c . This analysis indicates that there are significant differences among the schemes used to derive the IWC. It was found that the IWC derived based on the Cunningham scheme and IWC Nev have the highest correlation: r 2 = 0.78. After considering small particles, the derived IWC almost matched the IWC Nev . The average estimated contribution of small particles to the A c was 43%. The average estimated contribution of small particles to the total IWC, however, was 20%. Since D ge is directly proportional to the ratio IWC/ A c , the addition of small particles reduced the derived D ge considerably. The largest changes in D ge associated with small particles, however, occur at the coldest temperature and at low IWC, reaching up to 45% for temperatures less than −25° C. Generally, D ge and IWC increase with increasing temperature. Good agreement between the parameterized D ge and derived D ge from measurements were found when small particles were included. Copyright © 2002 Royal Meteorological Society.
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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) | 0,002 | 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 ».