Impact of Prognostic Graupel Density on Simulated Precipitating Convections
Notice bibliographique
Résumé
Ice particles in cloud microphysics schemes are traditionally categorized as ice crystals, snow, graupel, and/or hail. Each category is defined by static parameters that determine density, diameter-mass relationship, and diameter-fall speed relationship. Several previous studies have reported considerable sensitivity in simulated precipitation systems based on these fixed parameters. This study introduces a prognostic approach for graupel density in the Weather Research and Forecasting (WRF) Double-Moment 6-class (WDM6) microphysics scheme, based on the work of Milbrandt and Morrison (2013). This allows graupel density to vary from 100 to 900 [kg/m3]. The modified WDM6 is tested for idealized squall line and winter snowfall cases over the Korean Peninsula. In the idealized squall line case, simulation results reveal variant graupel density in time and space, according to the evolution of squall line. For winter snowfall cases, simulations using the modified WDM6 show improved statistical skill scores, such as the root mean square error and bias, compared to the original WDM6, mitigating the positive precipitation bias simulated in the original WDM6. The modified WDM6 increases surface graupel amounts and decreases graupel suspended in the atmosphere due to faster sedimentation of graupel. Therefore, the major microphysical processes that generate graupel are influenced, subsequently reducing surface snow and precipitation over mountainous regions. Importantly, the modified WDM6 adeptly captures the relationship between graupel density and fall velocity, as verified by 2D video disdrometer measurements. *This work was supported by Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Ministry of Education (grant no. RS-2023-00272751).
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».