Uncertainty assessment of current size-resolved parameterizations for below-cloud particle scavenging by rain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Current theoretical and empirical size-resolved parameterizations of the scavenging coefficient (Λ), a parameter commonly used in aerosol transport models to describe below-cloud particle scavenging by rain, have been reviewed in detail and compared with available field and laboratory measurements. Use of different formulations for raindrop-particle collection efficiency can cause uncertainties in size-resolved Λ values of one to two orders of magnitude for particles in the 0.01–3 μm diameter range. Use of different formulations of raindrop number size distribution can cause Λ values to vary by a factor of 3 to 5 for all particle sizes. The uncertainty in Λ caused by the use of different droplet terminal velocity formulations is generally small than a factor of 2. The combined uncertainty due to the use of different formulations of raindrop-particle collection efficiency, raindrop size spectrum, and raindrop terminal velocity in the current theoretical framework is not sufficient to explain the one to two order of magnitude under-prediction of Λ for the theoretical calculations relative to the majority of field measurements. These large discrepancies are likely caused by additional known physical processes (i.e, turbulent transport and mixing, cloud and aerosol microphysics) that influence field data but that are not considered in current theoretical Λ parameterizations. The predicted size-resolved particle concentrations using different theoretical Λ parameterization can differ by up to a factor of 2 for particles smaller than 0.01 μm and by a factor of >10 for particles larger than 3 μm after 2–5 mm of rain. The predicted bulk mass and number concentrations (integrated over the particle size distribution) can differ by a factor of 2 between theoretical and empirical Λ parameterizations after 2–5 mm of moderate intensity rainfall.
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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) | 0,001 | 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 découle