Marine Boundary Layer Cloud Observations in the Azores
Notice bibliographique
Résumé
The recent deployment of the Atmospheric Radiation Measurement Program (ARM) Mobile Facility at Graciosa Island, Azores, in the context of the Clouds, Aerosol and Precipitation in the Marine Boundary Layer (CAP-MBL) field campaign added the most extensive (19 months) and comprehensive dataset of marine boundary layer (MBL) clouds to date. Cloud occurrence is high (60%–80%), with a summertime minimum. Liquid precipitation is frequently present (30%–40%), mainly in the form of virga. Boundary layer clouds are the most frequently observed cloud type (40%–50%) with a maximum of occurrence during the summer and fall months under the presence of anticyclonic conditions. Cumulus clouds are the most frequently occurring MBL cloud type (20%) with cumulus under stratocumulus layers (10%–30%) and single-layer stratocumulus (0%–10%) following in frequency of occurrence. A stable transition layer in the subcloud layer is commonly observed (92% of the soundings). Cumulus cloud bases and stratocumulus cloud tops correlate very well with the top of the transition layer and the inversion base, respectively. Drizzling stratocumulus layers are thicker (350–400 m) and have higher liquid water path (75–150 g m −2 ) than their nondrizzling counterparts (100–250 m and 30–75 g m −2 , respectively). The variance of the vertical air motion is maximum near the cloud base and is higher at night. The updraft mass flux is around 0.17 kg m −2 s −1 with 40%–60% explained by coherent updraft structures. Despite a high frequency of stratocumulus clouds in the Azores, the MBL is almost never well mixed and is often cumulus coupled.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».