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Enregistrement W4247750313 · doi:10.5194/acpd-10-2503-2010

Uncertainty assessment of current size-resolved parameterizations for below-cloud particle scavenging by rain

2010· preprint· en· W4247750313 sur OpenAlexaff
X. Wang, L. Zhang, Michael D. Moran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePrecipitation Measurement and Analysis
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesHelsingin Yliopisto
Mots-clésScavengingParticle sizeParticle-size distributionParticle (ecology)Current (fluid)Environmental scienceMagnitude (astronomy)Terminal velocityAerosolMeteorologyField (mathematics)MechanicsParticle numberAtmospheric sciencesComputational physicsPhysicsMathematicsThermodynamicsChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A detailed review has been conducted of current size-resolved parameterizations of below-cloud scavenging by rain, including their formulation in terms of scavenging coefficient (Λ), their associated input parameters and comparisons with size-resolved Λ values obtained from field measurements. The three dominant factors in the theoretical formulations of Λ – raindrop-particle collection efficiency, raindrop number size distribution and raindrop terminal fall velocity – are investigated through numerical sensitivity tests. It is found that the use of different formulations for raindrop-particle collection efficiency can cause uncertainties in the Λ values of nearly one order of magnitude for particles smaller than 3 μm. The use of different formulations of raindrop number size distribution can cause the Λ values to vary by a factor of 3 to 5 for all particle sizes. The uncertainty in Λ, caused by the use of different droplet terminal velocity formulations, is generally smaller than a factor of 2. All of the current theoretical Λ parameterizations, however, underpredict the Λ values by one to two orders of magnitude for particles smaller than 3 μm, compared with most available field measurements or with empirical formulas generated from field observations. The combined uncertainties from known sources are, thus, not enough to explain the large discrepancies between the theoretical and experimental studies, suggesting a need for further investigations of the collection mechanisms through field, laboratory and numerical studies. The differences in the predicted particle concentrations, due to the use of different Λ parameterizations, can be larger than a factor of 10 for ultrafine and coarse particles even after a small amount of rain (e.g., 2–5 mm). The differences for submicron-sized particles can also be larger than a factor of 2 if sufficient rainfall occurs. Lastly, predicted bulk concentrations (integrated over the particle size distribution) from using different theoretical and empirical Λ parameterizations can differ by up to 50% for particle number and by up to 25% for particle mass after just 2–5 mm of rain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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