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Enregistrement W2898158268 · doi:10.5194/acp-18-15329-2018

Observations of the microphysical evolution of convective clouds in the southwest of the United Kingdom

2018· article· en· W2898158268 sur OpenAlexaff
Robert Jackson, Jeffrey R. French, David C. Leon, David M. Plummer, Sonia Lasher‐Trapp, Alan Blyth, Alexei Korolev

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKNational Science Foundation
Mots-clésIce crystalsPrecipitationAtmospheric sciencesEnvironmental scienceConvectionEntrainment (biomusicology)Wind shearRadarMeteorologyClimatologyGeologyWind speedGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The COnvective Precipitation Experiment (COPE) was designed to investigate the origins of heavy convective precipitation over the southwestern UK, a region that experiences flash flooding due to heavy precipitation from slow-moving convective systems. In this study, the microphysical and dynamical characteristics of developing turrets during 4 days in July and August 2013 are analyzed. In situ cloud microphysical measurements from the University of Wyoming King Air and vertically pointing W-band radar measurements from Wyoming Cloud Radar are examined, together with data from the ground-based NXPol radar. The 4 days presented here cover a range of environmental conditions in terms of wind shear and instability, resulting in a similarly wide variability in observed ice crystal concentrations, both across days as well as between clouds on individual days. The highest concentration of ice was observed on the days in which there was an active warm-rain process supplying precipitation-sized liquid drops. The high ice concentrations observed (>100 L−1) are consistent with the production of secondary ice particles through the Hallett–Mossop process. Turrets that ascended through remnant cloud layers above the 0 ∘C level had higher ice particle concentrations, suggesting that entrainment of ice particles from older clouds or previous thermals may have acted to aid in the production of secondary ice through the Hallett–Mossop process. Other mechanisms such as the shattering of frozen drops may be more important for producing ice in more isolated clouds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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