Long-Term Observations of the Convective Boundary Layer Using Insect Radar Returns at the SGP ARM Climate Research Facility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A long-term study of the turbulent structure of the convective boundary layer (CBL) at the U.S. Department of Energy Atmospheric Radiation Measurement Program (ARM) Southern Great Plains (SGP) Climate Research Facility is presented. Doppler velocity measurements from insects occupying the lowest 2 km of the boundary layer during summer months are used to map the vertical velocity component in the CBL. The observations cover four summer periods (2004–08) and are classified into cloudy and clear boundary layer conditions. Profiles of vertical velocity variance, skewness, and mass flux are estimated to study the daytime evolution of the convective boundary layer during these conditions. A conditional sampling method is applied to the original Doppler velocity dataset to extract coherent vertical velocity structures and to examine plume dimension and contribution to the turbulent transport. Overall, the derived turbulent statistics are consistent with previous aircraft and lidar observations. The observations provide unique insight into the daytime evolution of the convective boundary layer and the role of increased cloudiness in the turbulent budget of the subcloud layer. Coherent structures (plumes–thermals) are found to be responsible for more than 80% of the total turbulent transport resolved by the cloud radar system. The extended dataset is suitable for evaluating boundary layer parameterizations and testing large-eddy simulations (LESs) for a variety of surface and cloud conditions.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».