A Review of the Factors Influencing Arctic Mixed‐Phase Clouds: Progress and Outlook
Notice bibliographique
Résumé
Mixed-phase clouds are ubiquitous in the Arctic and play a critical role in Earth's energy budget at the surface and top-of-the-atmosphere. These clouds typically occupy the lower and mid-level troposphere and are composed of purely supercooled liquid droplets or mixtures of supercooled liquid water droplets and ice crystals. Here, we review progress in our understanding of the factors that control the formation and dissipation of Arctic mixed-phase clouds, including the thermodynamic structure of the lower troposphere, warm and moist air intrusions into the Arctic, large-scale subsidence, and aerosol particles. We then provide a brief survey of numerous Arctic field campaigns that targeted local cloud-controlling factors and follow this with specific examples of how the Arctic Cloud Observations Using airborne measurements during polar Day (ACLOUD)/ Physical feedback of Arctic PBL, Sea ice, Cloud And AerosoL (PASCAL) and Airborne measurements of radiative and turbulent FLUXes of energy and momentum in the Arctic boundary layer (AFLUX) field campaigns that took place in the vicinity of Svalbard in 2019 were able to advance our understanding on this topic to demonstrate the value of field campaigns. Finally, we conclude with a discussion of the outlook of future research in the study of Arctic cloud-controlling factors and provide several recommendations for the observational and modeling community to advance our understanding of the role of Arctic mixed-phase clouds in a rapidly changing climate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».