Mixed‐phase clouds in a turbulent environment. Part 1: Large‐eddy simulation experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mixed‐phase clouds are thermodynamically unstable, i.e. with no other forcing ice will grow at the expense of supercooled liquid water, eventually leading to complete glaciation of the cloud. In the presence of dynamic forcing, e.g. regular motions or turbulent fluctuations, liquid water can be generated in an ice cloud. Earlier theoretical considerations have identified two necessary conditions that had to be satisfied to produce liquid water in a pre‐existing ice cloud: (i) the vertical velocity of an ice cloud parcel must exceed a threshold velocity and (ii) the vertical displacement of an ice cloud parcel must be above a threshold altitude to achieve water saturation. This article uses a large‐eddy simulation (LES) model to investigate whether satisfying these conditions alone can be used as a predictive tool for the occurrence of mixed‐phase clouds in a turbulent environment. It is shown that, in general for a range of microphysical assumptions, ice concentrations and thermodynamic conditions, identifying points that satisfy these two dynamic conditions results in a good estimate of the domain liquid cloud fraction and the evolution of the liquid cloud fraction over time from the LES. When relatively large liquid water contents are present, theory underpredicts liquid cloud fraction. Further, when ice is permitted to sediment, theory overpredicts liquid cloud fraction. Two modifications to the theory are suggested, and it is demonstrated how these reduce the deviation of predicted liquid cloud fraction from simulated cloud fraction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».