A New Visibility Parameterization for Warm-Fog Applications in Numerical Weather Prediction Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this work is to suggest a new warm-fog visibility parameterization scheme for numerical weather prediction (NWP) models. In situ observations collected during the Radiation and Aerosol Cloud Experiment, representing boundary layer low-level clouds, were used to develop a parameterization scheme between visibility and a combined parameter as a function of both droplet number concentration Nd and liquid water content (LWC). The current NWP models usually use relationships between extinction coefficient and LWC. A newly developed parameterization scheme for visibility, Vis = f (LWC, Nd), is applied to the NOAA Nonhydrostatic Mesoscale Model. In this model, the microphysics of fog was adapted from the 1D Parameterized Fog (PAFOG) model and then was used in the lower 1.5 km of the atmosphere. Simulations for testing the new parameterization scheme are performed in a 50-km innermost-nested simulation domain using a horizontal grid spacing of 1 km centered on Zurich Unique Airport in Switzerland. The simulations over a 10-h time period showed that visibility differences between old and new parameterization schemes can be more than 50%. It is concluded that accurate visibility estimates require skillful LWC as well as Nd estimates from forecasts. Therefore, the current models can significantly over-/underestimate Vis (with more than 50% uncertainty) depending on environmental conditions. Inclusion of Nd as a prognostic (or parameterized) variable in parameterizations would significantly improve the operational forecast models.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».