MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4200270660 · doi:10.1002/essoar.10508160.1

Three Modes of Cloud-Boundary Layer Coupling over the Southern Ocean: Performance of Conventional and Mass-flux PBL Schemes

2021· preprint· en· W4200270660 sur OpenAlexaff
Xiao‐Ming Hu, Greg M. McFarquhar, Wei Wu, Ming Xue

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoscale meteorologyCloud computingFlux (metallurgy)Coupling (piping)Boundary layerBoundary (topology)MeteorologyPlanetary boundary layerPhysicsComputer scienceEngineeringMaterials scienceMathematicsOperating systemTurbulenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the continental planetary boundary layer (PBL) structure and model capability to simulate it are relatively well understood, its structure and the ability of models to simulate it over the Southern Ocean (SO), especially in the presence of clouds, are less known. In this study, in situ soundings and remote sensing data collected from ships during two field campaigns over the SO, the Measurements of Aerosols, Radiation and Clouds over the Southern Ocean (MARCUS) and the Clouds Aerosols Precipitation Radiation and atmospheric Composition over the Southern Ocean (CAPRICORN) campaigns, and WRF simulations with different PBL schemes are examined to study the boundary layer structure over the SO, focusing particularly on the coupling status between the surface-based boundary layer and the single cloud layer above. Ten single cloud layer cases, including Dec. 1, 2017, Mar. 21-22, 2018, Mar. 23, 2018, Jan. 10, 2018 detected during MARCUS, and Feb. 17-18, 2018 detected during CAPRICORN, are examined. The cloud-boundary layer coupling over the SO for these cases can be classified into three modes: Coupled cloud-boundary layer in the presence of weak surface positive flux; Decoupled cloud-boundary layer in the presence of surface negative flux, with a very shallow surface-based PBL; and Decoupled cloud-boundary layer in the presence of single-layer high clouds and stronger surface positive flux, with thicker surface-based PBL. WRF simulations were conducted for these selected cases using different PBL schemes, including the Yonsei University (YSU) scheme with and without extra mixing and entrainment induced by cloud-top cooling (referred to as YSUtopdown when the cloud-top cooling treatment is included), the Mellor–Yamada Nakanishi and Niino (MYNN) scheme, and the MYNN scheme with the eddy-diffusivity (ED) local closure and mass flux (MF) nonlocal approach (referred to as MYNN-EDMF). For cases with the different cloud-boundary layer coupling modes, different PBL schemes provided the best consistency with observations. The MYNN-EDMF scheme is more consistent with observations than the conventional PBL schemes for the type 3 coupling mode because of the different vertical extent of local mixing and nonlocal mass flux in presence of sufficient surface flux. The YSUtopdown scheme has more consistency with observations than the YSU scheme for the type 1 coupling mode to simulate higher cloud-topped boundary layer. For the type 2 coupling mode, the different PBL schemes perform similarly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate variability and models→Travaux en français237 207→