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Enregistrement W2105485029 · doi:10.1002/2014jd022950

Observations of the variability of shallow trade wind cumulus cloudiness and mass flux

2015· article· en· W2105485029 sur OpenAlexafffund
Katia Lamer, Pavlos Kollias, Louise Nuijens

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésCloud baseCloud fractionOutflowEnvironmental scienceMass fluxCloud coverAtmospheric sciencesFlux (metallurgy)Cloud computingCloud heightCloud topLiquid water contentWind profilerMeteorologyClimatologyGeologyRadarPhysicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two years of ground‐based remote sensing observations are used to study the vertical structure of marine cumulus near the island of Barbados, including their cloud fraction and mass flux profile. Daily radar derived cloud fraction profiles peak at different height levels depending on the depth of the cumuli and thus the extent to which they precipitate. Nonprecipitating cumuli have a peak cloud fraction of about 5% near mean cloud base (700 m), whereas precipitating cumuli tend to have a peak of only 2% near cloud base. Nineteen percent of the precipitating cumuli are accompanied by large cloud fractions near the detrainment level of cumulus tops (~1700 m). Day‐to‐day variations in cloud fraction near cloud base are modest (~3%). Nonprecipitating cumuli have their largest reflectivities near cloud top and an ascending core surrounded by a subsiding shell. Precipitating cumuli with enhanced elevated cloudiness (stratiform outflow) are deeper and contain larger vertical gradients in reflectivity and Doppler velocity than precipitating cumuli without such outflow. Bulk (3 h) statistics reveal that nonprecipitating shallow cumuli are active and organized. They contain on average 79% in‐cloud updrafts with 86% of them being organized in large coherent structures contributing to a maximum updraft mass flux of 8–36 gm −2 s −1 just above cloud base. Alternatively, downdrafts contribute insignificantly to the mass flux and show little vertical and temporal variability (0–7 gm −2 s −1 ). Complementary Raman lidar information suggests that updraft mass flux profile slope is inversely related to environmental relative humidity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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