Exploring the Influence of Turbulence on Droplet Size Growth and Precipitation in Warm Clouds
Notice bibliographique
Résumé
There has been significant progress in comprehending the role of characteristic properties of aerosol in cloud droplet formation over the past decade [1]; however, the growth of cloud droplets into rain droplets, initiating precipitation in warm clouds, is still not well understood [2]. Collision and coalescence among droplets are assumed to be responsible for the rapid growth of cloud droplets to rain droplets. Turbulence is believed to play a significant role in the growth of cloud droplets [2]. The influence of turbulence on droplet dynamics is nominally characterized by the Stokes number, which decides if the droplet either follows the streamlines or decorrelates from it. Due to their deviation from the streamlines, droplets can form clusters and caustics, thereby increasing the chance of collisions [3]. Thus, the size distribution of droplets can determine the influence of turbulence on droplet collisions. The cloud droplet size distribution depends on several parameters, such as the initial aerosol number concentration, aerosol properties, and the in-cloud supersaturation. Thus, investigating the influence of turbulence on a given droplet size distribution can facilitate a better scientific understanding of the onset of precipitation. In the present study, we experimentally investigated the influence of turbulence on different cloud droplet size distributions. We generated homogeneous isotropic turbulence of various intensities in a closed chamber and seeded it with droplets relevant to that observed in clouds originating under different environmental conditions. Using Phase Doppler particle analyzer (PDPA), we measured the droplet size distributions and analyzed the changes with turbulence intensity. Our experiments show significant growth for cloud droplet size distributions with a higher degree of polydispersity than slender droplet size distributions. We attribute this enhancement in collisions to the induced relative velocity between droplets of different Stokes numbers. We observed a positive trend between clustering and droplet size growth, thus indicating the role of clustering in enhancing collisions.Acknowledgments: We thank Dr. Amit Kumar Patra and Dr. T. Narayana Rao for their valuable suggestions. We acknowledge the ISRO-IITM cell (No. SP/21-22/1197/AE/ISRO/002696) and IoE initiative (SP22231222CPETWOCTSHOC) for funding this work. References:[1] Gunthe, S.S., King, S.M., Rose, D., Chen, Q., Roldin, P., Farmer, D.K., Jimenez, J.L., Artaxo, P., Andreae, M.O., Martin, S.T. and Pöschl, U., 2009. Cloud condensation nuclei in pristine tropical rainforest air of Amazonia: size-resolved measurements and modeling of atmospheric aerosol composition and CCN activity. Atmospheric Chemistry and Physics, 9(19), pp.7551-7575.[2] Devenish, B.J., Bartello, P., Brenguier, J.L., Collins, L.R., Grabowski, W.W., IJzermans, R.H.A., Malinowski, S.P., Reeks, M.W., Vassilicos, J.C., Wang, L.P. and Warhaft, Z., 2012. Droplet growth in warm turbulent clouds. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 138(667), pp.1401-1429.[3] Ravichandran, S. and Govindarajan, R., 2015. Caustics and clustering in the vicinity of a vortex. Physics of Fluids, 27(3).
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».