Sensitivity studies of cirrus clouds formed by heterogeneous freezing in the ECHAM GCM
Notice bibliographique
Résumé
Cirrus clouds can form by homogeneous and heterogeneous ice nucleation mechanisms at temperatures below 235 K. Here we evaluate the effectiveness of heterogeneous freezing versus homogeneous freezing using a newly developed parameterization of heterogeneous freezing that is restricted to immersion freezing as the most likely pathway for heterogeneous ice formation in cirrus conditions [ Kärcher and Lohmann , 2003 ]. In addition to a reference simulation considering homogeneous nucleation with temperature‐dependent freezing thresholds, we discuss two idealized model experiments. We conduct a scenario that hypothetically assumes that the aerosol particles available for homogeneous freezing could act as freezing nuclei commencing freezing at 130% with respect to ice and contrast that by a scenario that only considers black carbon and mineral dust as immersion nuclei with the same freezing relative humidity of 130%. These idealized simulations serve to delimit possible climate responses. If the number of freezing nuclei is limited by the number of black carbon and dust aerosols, then heterogeneous freezing results in fewer ice crystals than formed by homogeneous freezing. These fewer ice crystals grow more readily to precipitation size and with that increase the global mean precipitation, decrease the ice water path, and trap less outgoing longwave radiation at the top of the atmosphere.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 ».