Modeling Study of Ice Formation in Warm-Based Precipitating Shallow Cumulus Clouds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Observations of large concentrations of ice particles in the dissipating stage of warm-based precipitating shallow cumulus clouds point to the limitations of scientists’ understanding of the physics of such clouds and the possible role of cloud dynamics. The most commonly accepted mechanisms of ice splinter production in the riming process have limitations to properly explain the rapid production of ice bursts. A more detailed description of the temporal and spatial evolution of hydrometeors and their interaction with cloud condensation nuclei and ice nuclei is needed to understand this phenomenon. A cloud model with bin-resolved microphysics can describe the time-dependent evolution of liquid droplets and ice particles and provide insights into how the physics and dynamics and their interaction may result in ice initiation and ice multiplication. The authors developed a 1.5-dimensional nonhydrostatic convective cloud and aerosol interaction model with spectral (bin) microphysics. The number and mass concentrations of aerosols, including ice nuclei and cloud condensation nuclei, were explicitly followed. Since both in situ observations of bioaerosols and laboratory experiments pointed to efficient nucleation capabilities at relative warm temperatures, it was assumed that ice-nucleating bioaerosols are involved in primary ice particle formation in condensation and immersion modes. Results show that bioaerosols can be the source of primary ice pellets, which in turn lead to high ice concentrations.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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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 ».