A Multimoment Bulk Microphysics Parameterization. Part III: Control Simulation of a Hailstorm
Notice bibliographique
Résumé
With continuous increase in the resolution of operational numerical weather prediction models, grid-scale saturation schemes that model cloud microphysics are becoming increasingly important. In Parts I and II of this study, the importance of the relative dispersion of the hydrometeor size distribution in bulk microphysics parameterizations was demonstrated and a closure approach for a three-moment scheme was proposed. In this paper, the full three-moment version of the new multimoment scheme is tested in a 3D simulation of a severe hailstorm. The modeled microphysical fields are examined, with particular attention paid to the simulated hail fields including the maximum hail sizes at the ground. A mesoscale model was initialized using synoptic analyses and successively nested to a resolution of 1 km. When compared to observations of the real storm from a nearby radar, the simulated storm reproduced several of the observed characteristics including the direction and speed of propagation, a bounded weak echo region, hook echo, mesocyclone, and a suspended overhang region. The magnitudes of radar reflectivity and surface precipitation are also well simulated. The mass contents, total number concentrations, equivalent reflectivities, and mean mass diameters of each hydrometeor category in the model were examined. The spatial distributions of the various hydrometeors throughout the storm appeared realistic and their values were consistent with published observations from other storms. Using the three predicted parameters of the gamma size distribution for hail, a method was introduced to determine the maximum hail size simulated from a bulk scheme that is physically observable. The observed storm produced golf ball–sized hail while the simulation produced walnut-sized hail at approximately the same time and location. The results suggest that because of the additional information provided about the size distribution, there is added value in prognosing the relative dispersion parameter of a given hydrometeor category in a bulk scheme.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».