A model intercomparison of CCN-limited tenuous clouds in the high Arctic
Notice bibliographique
Résumé
We perform a model intercomparison of summertime high Arctic (> 80 ∘ N) clouds observed during the 2008 Arctic Summer Cloud Ocean Study (ASCOS) campaign, when observed cloud condensation nuclei (CCN) concentrations fell below 1 cm −3 . Previous analyses have suggested that at these low CCN concentrations the liquid water content (LWC) and radiative properties of the clouds are determined primarily by the CCN concentrations, conditions that have previously been referred to as the tenuous cloud regime. The intercomparison includes results from three large eddy simulation models (UCLALES-SALSA, COSMO-LES, and MIMICA) and three numerical weather prediction models (COSMO-NWP, WRF, and UM-CASIM). We test the sensitivities of the model results to different treatments of cloud droplet activation, including prescribed cloud droplet number concentrations (CDNCs) and diagnostic CCN activation based on either fixed aerosol concentrations or prognostic aerosol with in-cloud processing. There remains considerable diversity even in experiments with prescribed CDNCs and prescribed ice crystal number concentrations (ICNC). The sensitivity of mixed-phase Arctic cloud properties to changes in CDNC depends on the representation of the cloud droplet size distribution within each model, which impacts autoconversion rates. Our results therefore suggest that properly estimating aerosol–cloud interactions requires an appropriate treatment of the cloud droplet size distribution within models, as well as in situ observations of hydrometeor size distributions to constrain them. The results strongly support the hypothesis that the liquid water content of these clouds is CCN limited. For the observed meteorological conditions, the cloud generally did not collapse when the CCN concentration was held constant at the relatively high CCN concentrations measured during the cloudy period, but the cloud thins or collapses as the CCN concentration is reduced. The CCN concentration at which collapse occurs varies substantially between models. Only one model predicts complete dissipation of the cloud due to glaciation, and this occurs only for the largest prescribed ICNC tested in this study. Global and regional models with either prescribed CDNCs or prescribed aerosol concentrations would not reproduce these dissipation events. Additionally, future increases in Arctic aerosol concentrations would be expected to decrease the frequency of occurrence of such cloud dissipation events, with implications for the radiative balance at the surface. Our results also show that cooling of the sea-ice surface following cloud dissipation increases atmospheric stability near the surface, further suppressing cloud formation. Therefore, this suggests that linkages between aerosol and clouds, as well as linkages between clouds, surface temperatures, and atmospheric stability need to be considered for weather and climate predictions in this region.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».