Vertical Characteristics of Reflectivity in Intense Convective Clouds using TRMM PR Data
Notice bibliographique
Résumé
Tropical Rainfall Measuring Mission Precipitation Radar (TRMM-PR) based vertical structure in intense convective precipitation is presented here for Indian and Austral summer monsoon seasons. TRMM 2A23 data is used to identify the convective echoes in PR data. Two types of cloud cells are constructed here, namely intense convective cloud (ICC) and most intense convective cloud (MICC). ICC consists of PR radar beams having Ze>=40 dBZ above 1.5 km in convective precipitation area, whereas MICC, consists of maximum reflectivity at each altitude in convective precipitation area, with at least one radar pixel must be higher than 40 dBZ or more above 1.5 km within the selected areas. We have selected 20 locations across the tropics to see the regional differences in the vertical structure of convective clouds. One of the important findings of the present study is identical behavior in the average vertical profiles in intense convective precipitation in lower troposphere across the different areas. MICCs show the higher regional differences compared to ICCs between 5-12 km altitude. Land dominated areas show higher regional differences and Southeast south America (SESA) has the strongest vertical profile (higher Ze at higher altitude) followed by Indo-Gangetic plain (IGP), Africa, north Latin America whereas weakest vertical profile occurs over Australia. Overall SESA (41%) and IGP (36%) consist higher fraction of deep convective clouds (>10 km), whereas, among the tropical oceanic areas, Western (Eastern) equatorial Indian ocean consists higher fraction of low (high) level of convective clouds. Nearly identical average vertical profiles over the tropical oceanic areas, indicate the similarity in the development of intense convective clouds and useful while considering them in model studies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».