Empirical evidence for deep convection being a major source of stratospheric ice clouds over North America
Notice bibliographique
Résumé
Ice clouds in the lowermost stratosphere affect stratospheric water vapour and the Earth's radiation budget. The knowledge of its occurrence and driving forces is limited. To assess the distribution and possible formation mechanisms of stratospheric ice clouds (SICs) over North America, we analysed SIC occurrence frequencies observed by the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) instrument during the years 2006 to 2018. Possible driving forces such as deep convection are assessed based on Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) observations during the same time. Results show that at nighttime, SICs are most frequently observed during the thunderstorm season over the Great Plains from May to August (MJJA) with a maximum occurrence frequency of 6.2 %. During the months from November to February (NDJF), the highest SICs occurrence frequencies are 5.5 % over the north-eastern Pacific and western Canada and 4.4 % over the western North Atlantic. Occurrence frequencies of deep convection from AIRS, which includes storm systems, fronts, mesoscale convective systems, and mesoscale convective complexes at midlatitude and high latitude, show similar hotspots like the SICs, with highest occurrence frequencies being observed over the Great Plains in MJJA (4.4 %) and over the north-eastern Pacific, western Canada, and the western North Atlantic in NDJF (∼ 2.5 %). Both, seasonal patterns and daily time series of SICs and deep convection show a high degree of spatial and temporal relation. Further analysis indicates that the maximum fraction of SICs related to deep convection is 74 % over the Great Plains in MJJA and about 50 % over the western North Atlantic, the north-eastern Pacific, and western Canada in NDJF. We conclude that, locally and regionally, deep convection is the leading factor related to the occurrence of SICs over North America. In this study, we also analysed the impact of gravity waves as another important factor related to the occurrence of SICs, as the Great Plains is a well-known hotspot for stratospheric gravity waves. In the cases where SICs are not directly linked to deep convection, we found that stratospheric gravity wave observations correlate with SICs with as much as 30 % of the cases over the Great Plains in MJJA, about 50 % over the north-eastern Pacific and western Canada, and up to 90 % over eastern Canada and the north-west Atlantic in NDJF. Our results provide a better understanding of the physical processes and climate variability related to SICs and will be of interest for modellers as SIC sources such as deep convection and gravity waves are small-scale processes that are difficult to represent in global general circulation models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».