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Enregistrement W2949685075 · doi:10.82308/36327

Observations of shallow trade-wind cumulus cloudiness and mass flux variability and their relationship to boundary layer structure

2015· article· en· W2949685075 sur OpenAlexfundno aff
Katia Lamer

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesStrongNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésAtmospheric sciencesBoundary layerTroposphereMass fluxFlux (metallurgy)Environmental scienceCloud coverClimatologyCloud fractionGeologyCloud computingMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les cumulus océaniques sont omniprésents dans les régions subtropicales et aident à réguler la structure thermodynamique de la basse troposphère ainsi que la circulation tropicale à grande. Pourtant, une pénurie d'observations de la distribution verticale des cumulus océaniques et de leur flux de persiste. Par chance, les capteurs à distance modernes basés sur des iles, plus précisément le radar de nuage vertical de la Barbade possède la sensibilité pour étudier les hydrométéores qui, quand ils sont assez petits, peuvent aussi être utilisés pour retracer le mouvement de l'air.Au cours des 2 ans analysés, le profile de fraction nuageuse des cumulus sans précipitation (maximum 4.5 % à 710 m), avec précipitation sans (maximum 2.3 % à 809 m) et avec segments stratiformes attachés (maximum 1 % à 1679 m) oscille légèrement (~ 3 %). Les cumulus avec précipitation et couche stratiforme detraînée sont plus épais et contiennent des variations de réflectivité et de vitesse Doppler plus abruptes que les autres cumulus pluvieux. Les cumulus sans précipitation possèdent un noyau de réflectivité surélevé et un centre ascendant entouré par une coquille descendante. Des statistiques globale (3 h) montrent que ces nuages sont actifs et organisés. Ils contiennent 79 % de courants ascendants et 86 % d'entre eux sont organisés en de larges structures cohérentes qui contribuent au flux de masse maximum de 0.008-0.036 kgm-2s-1 juste au dessus de la base des nuages. D'un autre côté, les courants descendants contribuent un flux de masse négligeable and montrent peu de variations verticales et temporelles (0.000-0.007 kgm-2s-1). Complémenter d'information du lidar Raman, les profiles de flux de masse ascendant normalisés suggèrent que l'inclinaison du profile de flux de masse ascendant est inversement proportionnel à l'humidité environnementale. De façon similaire, la présence de couches stratiformes detraînées coïncide avec l'humidification de l'environnent sous la couche d'inversion. Considérant ceci, l'analyse présentée ici est utile pour évaluer et restreindre la représentation des nuages et les parametrisations de flux de masse dans les modèles numériques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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