Controls on phase composition and ice water content in a convection-permitting model simulation of a tropical mesoscale convective system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Simulations of tropical convection from an operational numerical weather prediction model are evaluated with the focus on the model's ability to simulate the observed high ice water contents associated with the outflow of deep convection and to investigate the modelled processes that control the phase composition of tropical convective clouds. The 1 km horizontal grid length model that uses a single-moment microphysics scheme simulates the intensification and decay of convective strength across the mesoscale convective system. However, deep convection is produced too early, the OLR (outgoing longwave radiation) is underestimated and the areas with reflectivities > 30 dBZ are overestimated due to too much rain above the freezing level, stronger updraughts and larger particle sizes in the model. The inclusion of a heterogeneous rain-freezing parameterisation and the use of different ice size distributions show better agreement with the observed reflectivity distributions; however, this simulation still produces a broader profile with many high-reflectivity outliers demonstrating the greater occurrence of convective cells in the simulations. Examining the phase composition shows that the amount of liquid and ice in the modelled convective updraughts is controlled by the following: the size of the ice particles, with larger particles growing more efficiently through riming and producing larger IWC (ice water content); the efficiency of the warm rain process, with greater cloud water contents being available to support larger ice growth rates; and exclusion or limitation of graupel growth, with more mass contained in slower falling snow particles resulting in an increase of in-cloud residence times and more efficient removal of LWC (liquid water content). In this simulated case using a 1 km grid length model, horizontal mass divergence in the mixed-phase regions of convective updraughts is most sensitive to the turbulence formulation. Greater mixing of environmental air into cloudy updraughts in the region of −30 to 0 °C produces more mass divergence indicative of greater entrainment, which generates a larger stratiform rain area. Above these levels in the purely ice region of the simulated updraughts, the convective updraught buoyancy is controlled by the ice particle sizes, demonstrating the importance of the microphysical processes on the convective dynamics in this simulated case study using a single-moment microphysics scheme. The single-moment microphysics scheme in the model is unable to simulate the observed reduction of mean mass-weighted ice diameter as the ice water content increases. The inability of the model to represent the observed variability of the ice size distribution would be improved with the use of a double-moment microphysics scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».