Improving representation of convective transport for scale‐aware parameterization: 1. Convection and cloud properties simulated with spectral bin and bulk microphysics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ultimate goal of this study is to improve the representation of convective transport by cumulus parameterization for mesoscale and climate models. As Part 1 of the study, we perform extensive evaluations of cloud‐resolving simulations of a squall line and mesoscale convective complexes in midlatitude continent and tropical regions using the Weather Research and Forecasting model with spectral bin microphysics (SBM) and with two double‐moment bulk microphysics schemes: a modified Morrison (MOR) and Milbrandt and Yau (MY2). Compared to observations, in general, SBM gives better simulations of precipitation and vertical velocity of convective cores than MOR and MY2 and therefore will be used for analysis of scale dependence of eddy transport in Part 2. The common features of the simulations for all convective systems are (1) the model tends to overestimate convection intensity in the middle and upper troposphere, but SBM can alleviate much of the overestimation and reproduce the observed convection intensity well; (2) the model greatly overestimates Z e in convective cores, especially for the weak updraft velocity; and (3) the model performs better for midlatitude convective systems than the tropical system. The modeled mass fluxes of the midlatitude systems are not sensitive to microphysics schemes but are very sensitive for the tropical case indicating strong microphysics modification to convection. Cloud microphysical measurements of rain, snow, and graupel in convective cores will be critically important to further elucidate issues within cloud microphysics schemes.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».