Sensitivity of snowfall forecast over North China to ice crystal deposition/sublimation parameterizations in the <scp>WSM6</scp> cloud microphysics scheme
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice‐phase cloud microphysical processes are very complicated, and there are still many uncertainties in current microphysics parameterization schemes. In this study, two alternative ice crystal deposition/sublimation (ICDS) parameterizations, following the Harrington et al., Journal of the Atmospheric Sciences, 1995, 52, 4344–4366 and Koenig, Monthly Weather Review, 1972, 100, 417–423 methods, were implemented into the Weather Research and Forecast (WRF) Single‐Moment 6‐class Microphysics (WSM6) scheme in the Global/Regional Assimilation and Prediction System (GRAPES) regional operational model to investigate their impact on overestimation of snowfall over North China. The results show that the snowfall amount and cloud particle composition are very sensitive to the ICDS parameterization. Sensitivity tests with WSM6 using the Harrington and Koenig ICDSs, referred to as WSM6_H and WSM6_K, respectively, notably reduced overestimation of the snowfall amount and simulated more realistic supercooled cloud water content compared with ERA5 reanalysis data. The vertical distributions, intensities, and duration of radar echoes simulated by WSM6_H are the most consistent with millimeter‐wavelength cloud radar observations. There is competition for water vapor in WSM6 due to the sequential order in which processes are updated. This tends to weaken the deposition of snow and graupel and the condensation of cloud water when the deposition of ice crystals is too strong in a cold region. In both WSM6_H and WSM6_K, the deposition processes of ice crystals are reduced and the other microphysical transformation processes become more active compared with WSM6. Overall, the WSM6_H configuration improves the forecast performance as evaluated by Taylor diagrams for eight snowfall days over North China. The ICDS parameterizations must therefore be handled carefully due to their large uncertainties in the development of the cloud microphysics schemes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».