Simulation of Wet Snow during Winter Orographic Precipitation Using the Predicted Particle Properties (P3) Microphysics Scheme
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forecasting winter precipitation types and their transitions is challenging because the type can vary (e.g., rain, snow, freezing rain, ice pellets, wet snow, graupel) and multiple phases can be involved. In this study, simulations of snow, including wet snow, using the predicted particle properties (P3) bulk microphysics scheme that can predict the evolution of mixed-phase particles through the representation of the bulk liquid mass fraction, are analyzed and compared with observational data from the International Collaborative Experiments for Pyeongchang 2017–18 Olympic and Paralympic Winter Games (ICE-POP 2018) field campaign that took place in South Korea. Simulations with and without predicted liquid fraction are compared. Predicting the liquid fraction improves the representation of precipitation phases by shifting liquid (rain) to mixed (wet snow) in all six cases where wet snow was observed. Mean simulated liquid mass fractions are higher than the mean retrieved values, while the snow densities are smaller. However, both simulated quantities improve in simulations using the predicted liquid fraction. The trend obtained in the retrievals consisting of higher densities by a factor of 2–3 between the supersites near the coast and the supersites located at higher elevation is well captured by the simulations using the predicted liquid fraction. Differences in the representation of melting with and without the predicted liquid fraction are responsible for the changes in particle densities and the precipitation phase at the surface. This study demonstrates the capability of the P3 scheme with the prediction of liquid fraction to forecast events with dense, wet snow. Significance Statement Wet snow, consisting of particles comprising a liquid and ice mixture, can accumulate quickly on surfaces and can cause extensive damage (e.g., power line damage, vegetation loss, and transportation disruptions). Some properties that characterize wet snow, such as particle density and the liquid mass fraction, have been derived from observations collected during the ICE-POP 2018 field campaign for the 2017–18 Winter Olympics over the east coast of South Korea. Numerical weather model simulations of these wet snow cases, with and without explicitly predicting mixed-phase particles, are examined and compared to the observations. The results show significant improvements in simulating wet snow properties when mixed-phase particles are considered in the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».