Effects of aerosols on precipitation in north-eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The changes in precipitation in north-eastern North America caused by chemistry – and particularly anthropogenic aerosols – are investigated using the Weather Research Forecasting with Chemistry (WRF/Chem v3.2) model. The simulations were carried out for a five-month period from April to August 2009. The model results show that non-negligible changes in both convective and cloud-resolved (non-convective) precipitation are caused by chemistry and/or aerosols over most parts of the domain. The changes can be attributed to both radiative and microphysical interactions with the meteorology. A chemistry-induced change of approximately −15% is found in the five-month mean daily convective precipitation over areas with high convective rain; most of this can be traced to radiative effects. Total convective rain is greater than total non-convective rain in the domain, but a chemistry-induced increase of about 30% is evident in the five-month mean daily non-convective precipitation over the heavily urbanized parts of the Atlantic coast. The effects of aerosols on cloud microphysics and precipitation were examined for two particle size ranges, 0.039–0.1 μm and 1–2.5 μm, representing the nucleation and accumulation modes respectively. Strongly positive spatial correlation between cloud droplet number and non-convective rain are found for activated (cloud-borne) aerosols in both size ranges. Non-activated (interstitial) aerosols have a positive correlation with cloud droplet number and non-convective rain when they are small and an inverse correlation for larger sizes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».