Neglect by GCMs of subgrid‐scale horizontal variations in cloud‐droplet effective radius: A diagnostic radiative analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Output from a global climate model (GCM) that employed a low‐resolution two‐dimensional cloud‐system‐resolving model (CSRM) in each column is used to assess the radiative impact of neglecting subgrid‐scale horizontal variations in cloud‐droplet effective radius re. For this diagnostic study, only liquid‐phase variations in re are addressed; the ice‐cloud particle distributions are assumed to be constant. For reference calculations, values of re in the CSRM cells are computed assuming that the droplet‐number concentration Ncld and the effective variance of droplet‐size distribution are constant in a GCM cell. The independent‐column approximation is used to produce flux profiles for each GCM column. Three alternative methods of setting horizontally‐invariant re are examined, each of which resemble how re is set in one‐dimensional radiative‐transfer models. Relative to the reference calculations, the other methods lead to positive spurious radiative forcings at the surface and at the top of the atmosphere. These stem from overestimation of optical‐depth variability and, thus, reduced short‐wave albedo of clouds. Globally averaged, these forcings range from 1 W m−2 to 3 W m−2, with zonal‐mean biases reaching almost 15 W m−2. The most severe biases arise from use of constant values of re over the land and the ocean. In addition, radiative effects due to unacknowledged uncertainty in Ncld (or re) are assessed. It is shown that ad hoc, but not outlandish, estimates of unbiased uncertainty in Ncld impart biases on estimates of the earth's solar‐radiation budget (tantamount to a spurious radiative forcing). These arise through the chain of nonlinear relations that link Ncld to solar radiative transfer. Copyright © 2004 Royal Meteorological Society.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».