Turbulence Effects of Collision Efficiency and Broadening of Droplet Size Distribution in Cumulus Clouds
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Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to investigate and quantify the turbulence effect on droplet collision efficiency and explore the broadening mechanism of the droplet size distribution (DSD) in cumulus clouds. The sophisticated model employed in this study individually traces droplet motions affected by gravity, droplet disturbance flows, and turbulence in a Lagrangian frame. Direct numerical simulation (DNS) techniques are implemented to resolve the small-scale turbulence. Collision statistics for cloud droplets of radii between 5 and 25 μm at five different turbulence dissipation rates (20–500 cm 2 s −3 ) are computed and compared with pure-gravity cases. The results show that the turbulence enhancement of collision efficiency highly depends on the r ratio (defined as the radius ratio of collected and collector droplets r/ R) but is less sensitive to the size of the collector droplet investigated in this study. Particularly, the enhancement is strongest among comparable-sized collisions, indicating that turbulence can significantly broaden the narrow DSD resulting from condensational growth. Finally, DNS experiments of droplet growth by collision–coalescence in turbulence are performed for the first time in the literature to further illustrate this hypothesis and to monitor the appearance of drizzle in the early rain-formation stage. By comparing the resulting DSDs at different turbulence intensities, it is found that broadening is most pronounced when turbulence is strongest and similar-sized collisions account for 21%–24% of total collisions in turbulent cases compared with only 9% in the gravitational case.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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.
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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 découle