Improving the Explicit Prediction of Freezing Rain in a Kilometer-Scale Numerical Weather Prediction Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A freezing rain event, in which the Meteorological Centre of Canada’s 2.5-km numerical weather prediction system significantly underpredicted the quantity of freezing rain, is examined. The prediction system models precipitation types explicitly, directly from the Milbrandt–Yau microphysics scheme. It was determined that the freezing rain underprediction for this case was due primarily to excessive refreezing of rain, originating from melting snow and graupel, in and under the temperature inversion of the advancing warm front ultimately depleting the supply of rain reaching the surface. The refreezing was caused from excessive collisional freezing between rain and graupel. Sensitivity experiments were conducted to examine the effects of a temperature threshold for collisional freezing and on varying the values of the collection efficiencies between rain and ice-phase hydrometeors. It was shown that by reducing the rain–graupel collection efficiency and by imposing a temperature threshold of −5°C, above which collisional freezing is not permitted, excessive rain–graupel collection and graupel formation can be controlled in the microphysics scheme, leading to an improved simulation of freezing rain at the surface.
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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 | 0,000 |
| 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 découle