Is positive correlation between cloud droplet effective radius and aerosol optical depth over land due to retrieval artifacts or real physical processes?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) C6 L3, Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) Edition-4 L3 products, and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ERA-Interim reanalysis data are employed to systematically study aerosol–cloud correlations over three anthropogenic aerosol regions and their adjacent oceans, as well as explore the effect of retrieval artifacts and underlying physical mechanisms. This study is confined to warm phase and single-layer clouds without precipitation during the summertime (June, July, and August). Our analysis suggests that cloud effective radius (CER) is positively correlated with aerosol optical depth (AOD) over land (positive slopes), but negatively correlated with aerosol index (AI) over oceans (negative slopes) even with small ranges of liquid water path (quasi-constant). The changes in albedo at the top of the atmosphere (TOA) corresponding to aerosol-induced changes in CER also lend credence to the authenticity of this opposite aerosol–cloud correlation between land and ocean. It is noted that potential artifacts, such as the retrieval biases of both cloud (partially cloudy and 3-D-shaped clouds) and aerosol, can result in a serious overestimation of the slope of CER–AOD/AI. Our results show that collision–coalescence seems not to be the dominant cause for positive slope over land, but the increased CER caused by increased aerosol might further increase CER by initializing collision–coalescence, generating a positive feedback. By stratifying data according to the lower tropospheric stability and relative humidity near cloud top, it is found that the positive correlations more likely occur in the case of drier cloud top and stronger turbulence in clouds, while negative correlations occur in the case of moister cloud top and weaker turbulence in clouds, which implies entrainment mixing might be a possible physical interpretation for such a positive CER–AOD slope.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».