Aircraft observations of cloud droplet number concentration: Implications for climate studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Droplet number concentration ( N d) is a major parameter affecting cloud physical processes and cloud optical characteristics. In most climate models, N d is usually assumed to be constant or a function of the droplet and aerosol number concentration ( N a). Three types of cloud systems over Canada, namely Arctic clouds, maritime boundary‐layer clouds, and winter storms, were studied to obtain values of N d as a function of temperature ( T ). The probability density function of N d was also calculated to show the variability of this parameter. The results show that N d reaches a maximum at about 10 °C (200 cm −3 ) and then decreases gradually to a minimum (∼1–3 cm −3 ) at about −35 ° C. A comparison of relationships between N d and N a indicates that estimates of N d from N a can have an uncertainty of about 30–50 cm −3 , resulting in up to a 42% uncertainty in cloud short‐wave radiative forcing. This study concludes that the typical fixed values of N d, which are ∼100 cm −3 and ∼200 cm −3 for maritime and continental clouds, respectively, and the present relationships of N d to N a, could result in a large uncertainty in the heat and moisture budgets of the earth's atmosphere. It is suggested that the use of relationships between N d and T can improve climate simulations. © Crown copyright, 2004. 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».