Sensitivity of Simulated Deep Convection to a Stochastic Ice Microphysics Framework
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice microphysics parameterizations in models must make major simplifications relative to observations, typically employing empirical relationships to represent average functional properties of particles. However, previous studies have established that ice particle properties vary even in similar cloud types and thermodynamic environments, and it remains unclear how this so‐called “natural variability” impacts simulated deep convection. This uncertainty is addressed by implementing a stochastic framework into the Predicted Particle Properties microphysics scheme in the Weather Research and Forecasting model. The approach stochastically varies the coefficients of the mass‐size ( m‐D ) relationship ( m = a D b ) for unrimed and partially rimed ice. Using guidance from aircraft in situ measurements obtained during the Midlatitude Continental Convective Clouds Experiment (MC3E), the scheme samples from distributions of the prefactor ( a ) and the exponent ( b ) of the m‐D relationship. Simulations of two MC3E deep convective cases indicate that the stochastic m‐D scheme produces considerable variability of anvil cirrus cloud optical depth ( τ ) distributions, even for the same ice water path (IWP). Thus, the stochastic scheme produces variable cloud radiative forcing that is independent of IWP. This τ ‐IWP relationship variability is nonexistent using the deterministic m‐D ensemble. Additional sensitivity tests are performed in which the fallspeed‐size relationship ( V = c D d ) is stochastically varied, resulting in variable precipitation amounts and rain rate distributions. Results are presented in the context of satellite and precipitation observations and include comparison with other ensemble configurations using perturbed initial and lateral boundary conditions and small‐amplitude noise added to the potential temperature field.
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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