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Enregistrement W4231180026 · doi:10.5194/gmd-2020-50

A new parameterization of ice heterogeneous nucleation coupled to aerosol chemistry in WRF-Chem model version 3.5.1: evaluation through the ISDAC measurements

2020· preprint· en· W4231180026 sur OpenAlexfundno aff
Setigui Aboubacar Keita, Éric Girard, Jean‐Christophe Raut, Maud Leriche, Jean‐Pierre Blanchet, Jacques Pelon, Tatsuo Onishi, Ana Ćirišan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAerosolNucleationWeather Research and Forecasting ModelIce nucleusAtmospheric sciencesIce crystalsMeteorologyClimatologyParametrization (atmospheric modeling)ArcticCloud physicsEnvironmental scienceCloud computingPhysicsRadiative transferGeologyThermodynamicsOceanographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In the Arctic, during polar night and early spring, ice clouds are separated into two leading types: (1) TIC1 clouds characterized by large concentration of very small crystals, and TIC2 clouds characterized by low concentration of large ice crystals. Using suitable parameterization of heterogeneous ice nucleation is essential for properly representing ice cloud in meteorological and climate model and subsequently understanding their interactions with aerosols and radiation. Here, we describe a new parameterization for ice crystals formation by heterogeneous nucleation coupled to aerosols chemistry in WRF-Chem. The parameterization is implemented in the Milbrandt and Yau’s two-moment cloud microphysics scheme and we assess how the WRF-Chem model responds to the real time interaction between chemistry and the new parameterization. Well-documented reference cases provided us in situ data from the spring 2008 Indirect and Semi-Direct Aerosol Campaign (ISDAC) campaign over Alaska. Our analysis reveals that the new parameterization clearly improves the representation of the IWC in polluted or unpolluted air masses and shows the poor performance of the reference parameterization in representing ice clouds with low IWC. The new parameterization is, thus able to represent TIC1 and TIC2 microphysical characteristics at the top of the clouds were heterogeneous ice nucleation is most likely occurring even knowing the bias of simulated aerosols by WRF-Chem over Arctic.

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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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