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Enregistrement W2149848905 · doi:10.1029/2010jd015238

Cloud radar Doppler spectra in drizzling stratiform clouds: 2. Observations and microphysical modeling of drizzle evolution

2011· article· en· W2149848905 sur OpenAlexaff
Pavlos Kollias, Wanda Szyrmer, Jasmine Rémillard, Edward Luke

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrizzleDoppler effectRadarMeteorologyEnvironmental scienceRemote sensingGeologyPhysicsAstronomyPrecipitationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] In part I, the influence of cloud microphysics and dynamics on the shape of cloud radar Doppler spectra in warm stratiform clouds was discussed. The traditional analysis of radar Doppler moments was extended to include skewness and kurtosis as additional descriptors of the Doppler spectrum. Here, a short climatology of observed Doppler spectra moments as a function of the radar reflectivity at continental and maritime ARM sites is presented. The evolution of the Doppler spectra moments is consistent with the onset and growth of drizzle particles and can be used to assist modeling studies of drizzle onset and growth. Time-height radar observations are used to exhibit the coherency of the Doppler spectra shape parameters and demonstrate their potential to improve the interpretation and use of radar observations. In addition, a simplified microphysical approach to modeling the vertical evolution of the drizzle particle size distribution in warm stratiform clouds is described and used to analyze the observations. The formation rate of embryonic drizzle droplets due to the autoconversion process is not calculated explicitly; however, accretion and evaporation processes are explicitly modeled. The microphysical model is used as input to a radar Doppler spectrum forward model, and synthetic radar Doppler spectra moments are generated. Three areas of interest are studied in detail: early drizzle growth near the cloud top, growth by accretion of the well-developed drizzle, and drizzle depletion below the cloud base due to evaporation. The modeling results are in good agreement with the continental and maritime observations. This demonstrates that steady state one-dimensional explicit microphysical models coupled with a forward model and comprehensive radar Doppler spectra observations offer a powerful method to explore the vertical evolution of the drizzle particle size distribution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations80
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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