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Enregistrement W2175026245 · doi:10.1002/2015jd023632

On the aerosol and cloud phase function expansion moments for radiative transfer simulations

2015· article· en· W2175026245 sur OpenAlexaff
Jiangnan Li, Howard W. Barker, Ping Yang, Bingqi Yi

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiative transferRadiative fluxAerosolAtmospheric radiative transfer codesRadiative forcingComputational physicsAtmospheric sciencesPhysicsMeteorologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The accuracy of the Henyey‐Greenstein (HG) approximation in radiative transfer process is systematically investigated for aerosol and cloud particles. For small‐size aerosols, the phase function moment by the HG approximation is close to that of the true phase function; therefore, the differences in four‐stream radiative transfer calculations are very small whether using the HG approximation or the true phase function moments. However, for large‐size aerosols, liquid cloud droplets and ice crystals, the HG approximation produces very different phase function moment result compared to the true phase function. In case of small optical depth, the single layer four‐stream radiative transfer calculations show that the HG approximation can produce relative errors larger than 20% while the errors are generally less than 5% by using true phase function moments. By applying the four‐stream radiative transfer scheme to a multilayer atmosphere with aerosol and cloud, the differences in flux error are generally less than 2 Wm−2 by using either the HG approximation or true phase function moments, but can be over 10 Wm−2 for ice cloud case. The aerosol/cloud instantaneous radiative forcing has been analyzed in climate simulation. Compared to the four‐stream radiative transfer scheme, the two‐stream radiative transfer scheme overestimates the aerosol radiative flux in low‐latitude regions and underestimates the upward flux for the high‐latitude regions. By using the HG approximation, the difference in aerosol radiative forcing between the four‐stream and the two‐stream radiative transfer schemes is enhanced; the enhancement can be up to 0.5 Wm−2. The parameterization schemes for aerosol and cloud optical properties must be extended to contain higher‐order phase function moments, if higher‐order stream radiative transfer algorithms are to be used.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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