Comparison of Aircraft Observations with Mixed-Phase Cloud Simulations
Notice bibliographique
Résumé
In order to provide guidance for the further improvement of a mixed-phase cloud scheme being developed for use in an NWP model, comparisons of dynamical, thermodynamical, and microphysical variables between in situ aircraft data and model data were made. A total of 21 flights (∼88 h of data) from the First and Third Canadian Freezing Drizzle Experiments were selected and simulated. The basis of the evaluation of the model performance is a point-by-point comparison of each pertinent variable along the real and “virtual” aircraft trajectories. The virtual aircraft trajectory is constructed by choosing, for every observed data point, the closest available model data point in terms of time, pressure level, and latitude–longitude position. Observed and model data were used to calculate simple descriptive statistics to evaluate the ability of the forecast system to predict the presence of clouds, their phase, and water content. Even though a point-by-point comparison of the aircraft and model data is a very severe test given the errors in the initial conditions and the disparity in temporal and spatial resolution, the results were encouraging for about half the flights simulated. It was found that, in general, the model predicts ice clouds better than water clouds. The model generally overpredicts (underpredicts) both the presence and the quantities of ice water content (supercooled liquid water content). Furthermore, where mixed-phase clouds are present in the model, the ice phase represents a large fraction of the total water content, contrary to the observations. These conclusions suggest that the parameterization of the ice particle size distribution is an important aspect of the mixed-phase cloud scheme that should be optimized.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».