Investigating Deep Convective Cores Combining CloudSat Observations and Model Simulations 
Notice bibliographique
Résumé
The launch of the joint ESA JAXA Earth Cloud Aerosol and Radiation Explorer (EarthCARE) mission (May, 2024) marks the beginning of a new era of spaceborne radar measurements that target atmospheric convection. In addition to the EarthCARE mission that features the first Cloud Profiling Radar (CPR) with Doppler capability, NASA’s Investigation of Convective Updrafts (INCUS) and Atmosphere Observing System (AOS) missions aim to provide unique observations of convective dynamics. Prior to this upcoming decade of the study of atmospheric convection from space, the CloudSat CPR collected remarkable data of convective cores over a period of 15 years. Despite its high frequency that results in significant attenuation and multiple scattering effects, the 94-GHz CloudSat CPR offers a relatively small footprint (compared to the TRMM/GPM radar footprint of 5 km) and collocated radar-radiometer (passive) brightness temperatures (Tb). Here, we propose a refined deep convective core (DCC) identification scheme by first selecting the CPR profiles with continuous echoes between below 2 and above 10 km. The 10-dBZ echo top height is also required to exceed 10 km and located within 2 km from cloud top. Additionally, profiles with stratiform precipitation flags in the CloudSat products are not included in the analysis.We investigated the CloudSat observations from 2006 to 2019 globally and also with a focus over 4 convective basins where model simulations are performed by the NASA’s INCUS science team. The four deep convection basins are Amazon, Congo, Philippines, and Western Pacific, which represent a decent spectrum of atmospheric environments. It is found that the DCCs over the Congo basin are featured with larger size and likely more intensified updrafts, while the Western Pacific is characterized with finer-scale cores. The analysis shows that the DCCs with size below 5 km predominate, implying the narrow cores can be under detected by the large-footprint radars such as GPM. The distinct depressions of 94-GHz Tb due to the presence of high-density ice particles lend complementary information on DCC classifications. In addition, multiple scattering can be a confounding factor in interpretating the CPR measurements within deep convective clouds. Our preliminary calculations suggest the impact of multiple scattering becomes significant at ~2.5 km from radar cloud top on average and is subject to the DCC updraft intensity. Moreover, profiles of 94-GHz radar reflectivity and Tb are forward calculated from the high-resolution model simulation outputs to understand the constraints that such observations can afford on key measures such as convective mass fluxes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».