Multi-campaign analysis of smoke properties and cloud interactions in the Southeast Atlantic using ORACLES, LASIC, and CLARIFY data with WRF-CAM5
Notice bibliographique
Résumé
The southeast Atlantic Ocean provides an excellent natural laboratory to study smoke-cloud interactions, a large driver of uncertainty in climate projections. The value of studying this in particular region is largely attributable to two factors---the expansive, bright, semi-permanent stratocumulus cloud deck and the fact that southern Africa is the largest source of biomass-burning aerosols in the world. We study this region using the WRF-Chem model with CAM5 aerosols and in situ observations from the ORACLES, LASIC, and CLARIFY field campaigns, all of which overlapped in August 2017. Across these campaigns, we compare aerosol, cloud, and thermodynamic variables to quantify model performance and expand upon observational findings of aerosol-cloud effects. Specifically, our approach is to analyze aerosol and cloud properties along flight tracks, picking out uniform legs within tropospheric smoke plumes and in the boundary layer. This unique approach allows us to sample the high spatiotemporal variability that can get lost to large-scale averaging. It also allows process-level comparison of local cloud responses to aerosol conditions, and measure model performance in those same processes. Along with better quantifying model predictive power, we find and justify updates to model parameters and processes to better emulate observations, notably aerosol size parameters. Preliminary results suggest that WRF-CAM5 is activating a smaller percentage of aerosols into cloud droplets than shown in observations, which could lead to biased modeling of aerosol indirect radiative effects on a larger scale. We explore this effect further with CCN activation tendency, updraft, particle sizing, and composition analysis, as well as broader dynamics like entrainment and removal rates. Comparing the model with similar instrument suites across multiple colocated campaigns also allows us to quantify instrument uncertainty in ways that a focus on a single campaign cannot and gives further context to the model performance.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».