High-Cloud Horizontal Inhomogeneity and Solar Albedo Bias
Notice bibliographique
Résumé
High ice cloud horizontal inhomogeneity is examined using optical depth retrievals from four midlatitude datasets. Three datasets include ice cloud microphysical profiles derived from millimeter cloud radar at the Southern Great Plains Atmospheric Radiation Measurement site in Oklahoma. A fourth dataset combines lidar and midinfrared radiometry (LIRAD), and is from the Facility for Atmospheric Remote Sensing at the University of Utah, Salt Lake City, Utah. Plane-parallel homogeneous (PPH) calculations of domain-averaged solar albedo for these four datasets are compared to independent column approximation (ICA) results. A solar albedo bias up to 25% is found over a low reflective surface at a high solar zenith angle. A spherical solar albedo bias as high as 11% is shown. The gamma-weighted radiative transfer (GWRT) scheme is shown to be an effective correction for the solar albedo bias suitable for GCM applications. The GWRT result was, in all cases, within 1-2 W m 2 of the ICA outgoing solar flux. The GWRT requires a parameterization of the standard deviation of cloud optical depth. It is suggested that the domain-averaged cloud optical depth and ice water path together can be used in a parameterization to account for 80% of the standard deviation in optical depth.
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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 ».