Impacts of Cyclones on Arctic Clouds during Autumn in the Early 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
Our study shows that, during 2001–2017, when the sea ice was melting rapidly, cyclone days accounted for more than 50% of the total autumn days at the sounding stations in the Arctic marginal seas north of the Eurasian continent and almost 50% of the total autumn days at the sounding station on the northern coast of Canada. It is necessary to investigate the influence of Arctic cyclones on the cloud fraction in autumn when the sea ice refreezes from its summer minimum and the infrared cloud radiative effect becomes increasingly important. Cyclones at the selected stations are characterized by a narrow maximum rising zone with vertically consistent high relative humidity (RH) and a broad region outside the high RH zone with low RH air from the middle troposphere covering the low troposphere’s high relative humidity air. Consequently, on approximately 40% of the cyclone days, the cloud formation condition was improved from the near surface to the upper troposphere due to the cooling of strong rising warm humid air. Therefore, cyclones lead to middle cloud increases and sometimes high cloud increases, since the climatological Arctic autumn clouds are mainly low clouds. On approximately 60% of the cyclone days, only low cloud formed, but the low cloud formation condition was suppressed due to the mixing ratio decrease induced by cold dry air sinking. As a result, cyclones generally lead to a decrease in low clouds. However, the correlation between the cyclones and low clouds is complex and varies with surface ice conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».