Microphysical Observations and Mesoscale Model Simulation of a Warm Fog Case during FRAM Project
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work is to apply a new microphysical parameterization for fog visibility for potential use in numerical weather forecast simulations, and to compare the results with ground-based observations. The observations from the Fog Remote Sensing And Modeling (FRAM) field which took place during the winter of 2005–2006 over southern Ontario, Canada (Phase I) were used in the analysis. The liquid water content ( LWC ), droplet number concentration ( Nd ), and temperature ( T ) were obtained from the fog measuring device (FMD) spectra and Rosemount probe, correspondingly. The visibility ( Vis ) from a visibility meter, liquid water path from microwave radiometers (MWR), and inferred fog properties such as mean volume diameter, LWC , and N d were also used in the analysis. The results showed that Vis is nonlinearly related to both LWC and N d . Comparisons between newly derived parameterizations and the ones already in use as a function of LWC suggested that if models can predict the total N d and LWC at each time step using a detailed microphysics parameterization, Vis can then be calculated for warm fog conditions. Using outputs from the Canadian Mesoscale Compressible Community (MC2) model, being tested with a new multi-moment bulk microphysical scheme, the new Vis parameterization resulted in more accurate Vis values where the correction reached up to 20–50%.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».