Three-Dimensional Modelling of Precipitation Enhancement by Cloud Seeding in Three Different Climate Zones
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
This study numerically investigates precipitation enhancement from cumuliform clouds in three different climate regions: (1) Arid climate of the United Arab Emirates (UAE); (2) maritime climate of Thailand; and (3) continental climate of Serbia. Recently developed core/shell sodium chloride (NaCl)/titanium dioxide (TiO2) nanostructure (CSNT) aerosol was tested as a precipitation enhancer in all three climate regions. Previous experimental studies in cloud chambers and idealized numerical simulations demonstrated that CSNT is a significantly more effective precipitation enhancer than the traditional NaCl. Here, CSNT and NaCl seeding agents are incorporated into the WRF (Weather Research and Forecasting) model microphysics with explicate treatment of aerosol. Our results show that CSNT is a profoundly more effective precipitation enhancer in the case of arid climate characterized with low humidity. The accumulated surface precipitation in the arid test was 1.4 times larger if CSNT seeding agent was used instead of NaCl. The smallest difference in the effectiveness between CSNT and NaCl was observed in the maritime case due to their similar activation properties at high values of relative humidity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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