Vertical Velocity Statistics in Fair-Weather Cumuli at the ARM TWP Nauru Climate Research Facility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fair-weather cumuli are fundamental in regulating the vertical structure of water vapor and entropy in the lowest 2–3 km of the earth’s atmosphere over vast areas of the oceans. In this study, a long record of profiling cloud radar observations at the Atmospheric Radiation Measurement Program (ARM) Climate Research Facility (ACRF) at Nauru Island is used to investigate cloud vertical air motion statistics over an 8-yr observing period. Appropriate processing of the observed low radar reflectivities provides radar volume samples that contain only small cloud droplets; thus, the Doppler velocities are used as air motion tracers. The technique is applied to shallow boundary layer clouds (less than 1000 m thick) during the 1999–2007 period when radar data are available. Using the boundary layer winds from the soundings obtained at the Nauru ACRF, the fair-weather cumuli fields are classified in easterly and westerly boundary layer wind regimes. This distinction is necessary to separate marine-forced (westerlies) from land-forced (easterlies) shallow clouds because of a well-studied island effect at the Nauru ACRF. The two regimes exhibit large diurnal differences in cloud fraction and cloud dynamics as manifested by the analysis of the hourly averaged vertical air motion statistics. The fair-weather cumuli fields associated with easterlies exhibit a strong diurnal cycle in cloud fraction and updraft strength and fraction, indicating a strong influence of land-forced clouds. In contrast over the fair-weather cumuli with oceanic origin, land-forced clouds are characterized by uniform diurnal cloudiness and persistent updrafts at the cloud-base level. This study provides a unique observational dataset appropriate for testing fair-weather cumulus mass flux and turbulence parameterizations in numerical models.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».