Episodic Mixing and Buoyancy-Sorting Representations of Shallow Convection: A Diagnostic Study
Notice bibliographique
Résumé
Episodic mixing and buoyancy-sorting (EMBS) models have been proposed as a physically more realistic alternative to entraining plume models of cumulus convection.Applying these models to shallow nonprecipitating clouds requires assumptions about the rate at which undilute subcloud air is eroded into the environment, an algorithm to calculate the eventual detrainment level of cloud-environment mixtures, and the probability distribution of mixing fraction.A diagnostic approach is used to examine the sensitivity of an EMBS model to these three closure assumptions, given equilibrium convection with known large-scale forcings taken from phase III of the Barbados Oceanographic Meteorological Experiment (BOMEX).The undilute eroding rate (UER) is retrieved and found to decrease exponentially with height above cloud base, suggesting a strong modulation by the cloud size distribution.The EMBS model is also used to calculate convective transport by individual clouds of varying thickness.No single cloud from this ensemble can balance the large-scale BOMEX forcing; the observed equilibrium requires a population of clouds with a cloud size distribution that is maximum for small clouds and decreases monotonically with cloud size.The EMBS model depends sensitively on the assumptions governing the detrainment of positively buoyant mixtures.In particular, given the requirement that positively buoyant mixtures detrain at their neutral buoyancy level, there is no positive definite undilute eroding rate that is consistent with the BOMEX forcing.The model is less sensitive to the assumed distribution of cloud-environment mixtures, given a multiple mixing treatment of positively buoyant parcels and detrainment at the unsaturated neutral buoyancy level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».