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Enregistrement W4407830264 · doi:10.1029/2024ea003867

A Modeling Study of the Topographic Effects on Shallow Convective Clouds

2025· article· en· W4407830264 sur OpenAlexaff
Shizuo Fu, Jane Liu, Xin Deng

Notice bibliographique

RevueEarth and Space Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFujian Normal UniversityNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGeologyConvectionEnvironmental scienceMeteorologyGeophysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shallow convective clouds (SCCs) play important roles in the Earth system. Previous studies mostly focus on SCCs over the oceans or plains. It is unclear how topography affects SCCs. In this study, the impacts of isolated ridges on the development of SCCs are investigated using large‐eddy simulations, where the maximum height and the half‐width of the ridge are systematically varied. In all simulations, the potential temperature over the ridge top is higher than over the plain, and the difference increases with the volume of the ridge. Upslope winds are only produced in simulations where the maximum slope angle is >0.5°. The vapor transport by upslope winds tends to increase the humidity over the ridge top. On the contrary, the dry air entrained from above the convective boundary layer tends to decrease the humidity over the ridge top. The upslope winds from the two sides of the ridge collide near the ridge top. This produces wide updrafts, and thereby facilitates the development of SCCs. As the ridge geometry varies, the variation of the depth of SCCs is collectively determined by the variations of the temperature, humidity, and updrafts. The depth of the SCCs increases with the maximum height of the ridge. It also increases as the half‐width increases from 2 to 8 km, but only slightly changes as the half‐width further increases to 16 km. The results of this study can potentially be used to implement the topographic effects in the parameterizations of SCCs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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