Sensitivity of Lake-Effect Cloud Microphysical Processes to Ice Crystal Habit and Nucleation during OWLeS IOP4
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice crystal habit significantly impacts ice crystal processes such as growth by vapor deposition. Despite this, most bulk microphysical models disregard this natural shape effect and assume ice to grow spherically. This paper focuses on how the evolution of ice crystal shape and choice of ice nucleation parameterization in the adaptive habit microphysics model (AHM) influence the lake-effect storm that occurred during intensive observing period 4 (IOP4) of the Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field campaign. This localized snowstorm produced total accumulated liquid-equivalent precipitation amounts up to 17.92 mm during a 16-h time period, providing a natural laboratory to investigate the ice–liquid partitioning within the cloud, various microphysical process rates, the accumulated precipitation magnitude, and its associated spatial distribution. Two nucleation parameterizations were implemented, and aerosol data from a size-resolved advanced particle microphysics (APM) model were ingested into the AHM for use in parameterizing ice and cloud condensation nuclei. Simulations allowing ice crystals to grow nonspherically produced 1.6%–2.3% greater precipitation while altering the nucleation parameterization changed the type of accumulating hydrometeors. In addition, all simulations were highly sensitive to the domain resolution and the source of initial and boundary conditions. These findings form the foundational understanding of relationships among ice crystal habit, nucleation parameterizations, and resultant cold-season mesoscale precipitation within detailed bulk microphysical models allowing adaptive habit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».