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Episodic Mixing and Buoyancy-Sorting Representations of Shallow Convection: A Diagnostic Study

2003· article· en· W2123847951 sur OpenAlexafffund
Ming Zhao, Philip H. Austin

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésBuoyancyForcing (mathematics)Neutral buoyancyConvectionEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMixing (physics)PopulationPlumeCloud topLapse rateMechanicsMeteorologyPhysicsCloud computingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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