Notice bibliographique
Résumé
Abstract The turbulent transport of mass, energy, moisture, and momentum between the clouds and the surrounding environment plays a central role in determining the vertical structure of the troposphere. This article investigates the connection between net entrainment, defined here as the net transport of air into individual clouds, and net dilution, defined as the tendencies of passive tracers such as static energy or total water mixing ratio. Entrainment and detrainment rates for 2.6 × 106 individual cloud samples are obtained from a large-eddy simulation of shallow convective boundary layer atmosphere that explicitly calculates the turbulent fluxes across the cloud boundaries. The equations describing the tendencies of cloud mass and tracer concentrations are derived as a function of directly calculated entrainment and detrainment rates of the individual clouds, and used to calculate net entrainment and dilution rates. Directly calculated net entrainment and dilution rates agree well with cloud mass and tracer tendencies and give a dilution time scale of 13 min. In contrast, the traditional bulk-plume approximation overestimates the effect of entrainment and detrainment on the dilution of cloud field properties due to the differential tracer transport through the moist shell surrounding the cloud. Using direct measures of entrainment and detrainment for individual clouds separates different processes that influence the turbulent mass transport between the clouds and their environment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».