MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366588782 · doi:10.1029/2022ms003328

Combining Triple‐Moment Ice With Prognostic Liquid Fraction in the P3 Microphysics Scheme: Impacts on a Simulated Squall Line

2023· article· en· W4366588782 sur OpenAlexaff
Mélissa Cholette, Jason A. Milbrandt, Hugh Morrison, Danahé Paquin‐Ricard, Dominik Jacques

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Modeling Earth Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSquall lineSublimation (psychology)Ice crystalsIce cloudMaterials scienceMechanicsAtmospheric sciencesEnvironmental scienceGeologyMeteorologyMesoscale meteorologyPhysicsRadiative transferOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Predicted Particle Properties (P3) bulk microphysics scheme has been recently modified to combine the two major innovations. The triple‐moment approach to represent ice, allowing for a freely evolving spectral dispersion of the size distribution, is combined with the predicted liquid fraction, which enables an explicit representation of mixed‐phase particles. The impacts of this combination are examined in the context of high‐resolution (1‐km horizontal grid spacing) simulations of an observed mid‐latitude squall line using the Global Environmental Multiscale atmospheric model. The simulation of mixed‐phase particles results in a faster squall line propagation speed and stronger cold pool due to greater cooling from the microphysical processes of sublimation, melting and evaporation. There is a reduction in the mass of ice reaching the surface resulting from a decrease in the mean size of melting ice particles aloft with the predicted liquid fraction. Compared to the original double‐moment configuration, triple‐moment P3 configuration results in larger mean ice sizes at the surface. The reflectivity structure is improved with the new version, now with a more pronounced bright band in the melting zone with the predicted liquid fraction.

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)0,001
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advances in Modeling Earth SystemsMême sujetMeteorological Phenomena and SimulationsTravaux en français237 207