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Enregistrement W2333911749 · doi:10.1002/2015jd024595

Meteorological and aerosol effects on marine cloud microphysical properties

2016· article· en· W2333911749 sur OpenAlexaff
Kevin J. Sanchez, Lynn M. Russell, Robin L. Modini, A. A. Frossard, L. Ahlm, C. Corrigan, Greg Roberts, Lelia N. Hawkins, Jason C. Schroder, Allan K. Bertram, Ran Zhao, Alex K. Y. Lee, Jack J. Lin, Athanasios Nenes, Zhaohui Wang, Anna Wonaschütz, Armin Sorooshian, Kevin J. Noone, Haflidi H. Jonsson, Desiree Toom, A. M. Macdonald, W. R. Leaitch, John H. Seinfeld

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésAerosolAtmospheric sciencesLiquid water contentCloud baseEnvironmental scienceDrop (telecommunication)Marine stratocumulusAdiabatic processMeteorologyLapse rateCloud computingPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Meteorology and microphysics affect cloud formation, cloud droplet distributions, and shortwave reflectance. The Eastern Pacific Emitted Aerosol Cloud Experiment and the Stratocumulus Observations of Los‐Angeles Emissions Derived Aerosol‐Droplets studies provided measurements in six case studies of cloud thermodynamic properties, initial particle number distribution and composition, and cloud drop distribution. In this study, we use simulations from a chemical and microphysical aerosol‐cloud parcel (ACP) model with explicit kinetic drop activation to reproduce observed cloud droplet distributions of the case studies. Four cases had subadiabatic lapse rates, resulting in fewer activated droplets, lower liquid water content, and higher cloud base height than an adiabatic lapse rate. A weighted ensemble of simulations that reflect measured variation in updraft velocity and cloud base height was used to reproduce observed droplet distributions. Simulations show that organic hygroscopicity in internally mixed cases causes small effects on cloud reflectivity (CR) (<0.01), except for cargo ship and smoke plumes, which increased CR by 0.02 and 0.07, respectively, owing to their high organic mass fraction. Organic hygroscopicity had larger effects on droplet concentrations for cases with higher aerosol concentrations near the critical diameter (namely, polluted cases with a modal peak near 0.1 µm). Differences in simulated droplet spectral widths (k) caused larger differences in CR than organic hygroscopicity in cases with organic mass fractions of 60% or less for the cases shown. Finally, simulations from a numerical parameterization of cloud droplet activation suitable for general circulation models compared well with the ACP model, except under high organic mass fraction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations39
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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