Dependence of Convective Cloud Microphysical Properties on Environmental Conditions during the TRACER and ESCAPE Field Campaigns: A Synergistic Approach of Observations, Machine Learning, and Parcel Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sensitivity of convective clouds to aerosols and their interactions with environment, combined with limited observational constraints in parameterizations, introduces significant uncertainties in atmospheric models. This study investigates the dependence of convective cloud microphysical properties on environmental conditions using a synergistic approach that combines unique observations from the Tracking Aerosol Convection Interactions Experiment (TRACER) and Experiment of Sea Breeze Convection, Aerosols, Precipitation, and Environment (ESCAPE) field campaigns, machine learning techniques, and parcel model simulations with a superdroplet microphysics scheme. A random forest algorithm identifies in situ vertical velocity w , temperature T , and surface fine-mode aerosol mass concentration as the three most important environmental conditions influencing cloud properties including liquid water content (LWC), number concentration for particles with D max < 50 μ m ( N c ,<50 ), 50 μ m ≤ D max ≤ 3000 μ m ( N c ,50–3000 ), and droplet effective diameter D e . The results show that LWC, N c ,<50 , and N c ,50–3000 significantly increase with w in updrafts. Across w bins, as T decreases, LWC, D e , and N c ,50–3000 increase, while N c ,<50 decreases, which are closely linked to the distance above cloud bases. Warmer cloud bases yield higher LWC, greater N c ,50–3000 , and smaller N c ,<50 , while polluted environments produce greater N c ,<50 . Parcel model simulations successfully replicate these observed dependencies. The simulation results indicate that warmer cloud bases enhance condensation generating larger droplets, and differences in droplet sizes are then amplified through collision–coalescence, resulting in a greater N c ,50–3000 . Polluted conditions result in a greater N c ,<50 primarily due to enhanced cloud condensation nuclei activation despite increased collision–coalescence rates compared to pristine conditions. This study provides observed quantitative patterns characterizing cloud microphysical properties as a function of key environmental parameters, offering valuable constraints for improving physics parameterizations and numerical models. Significance Statement This study explores how microscale characteristics of convective clouds change under varying meteorological and aerosol conditions. By analyzing data from two major field campaigns, combined with advanced machine learning and physics-based models, we obtained the quantitative patterns linking cloud microscale characteristics with key environmental factors. We also revealed the mechanisms by which warmer cloud bases produce larger droplets, while polluted environments lead to an increase in smaller droplets. These insights provide critical guidance for improving weather and climate models, helping to reduce forecast uncertainties. This study also highlights the value of integrating observations, machine learning, and numerical modeling to advance our understanding of cloud physics.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».