Ice crystal number concentration versus temperature for climate studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice crystal number concentration (Ni) is an important parameter, having a strong influence on the calculation of cloud optical and microphysical parameters. Cloud and precipitation parameterizations within climate and weather forecasting models, affecting the heat and moisture budget of the atmosphere, cannot be determined accurately if Ni is not estimated correctly. Previous studies of ice crystal number concentration versus temperature (T) have shown that Ni–T relationships are not unique. The present study uses observations made in the glaciated regions of stratiform clouds from two Arctic and two mid‐latitude field projects to study the Ni versus temperature relationship. Scatter plots of Ni versus T at the ice particle measurement level do not show a good correlation with T for ice crystals at sizes less than 1000 µm. For a given temperature, the variation in Ni is found to be up to two to three orders of magnitude for ice crystals with sizes larger than approximately 100 µm. A significant Ni–T relationship is found for precipitation sized particles with sizes greater than 1000 µm. The ice particle concentration for sizes between 100 and 1000 µm varied from 0.1 to 100 L−1, independent of geographic location where the measurements were made. Based on this work, it is concluded that modelling studies should be tested for the possible variations in Ni versus T. Copyright © 2001 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».