Sensitivity of Atmospheric Energetics to Optically Thin Ice Clouds During the Arctic Polar Night
Notice bibliographique
Résumé
Cloud feedback is a major source of uncertainty in climate projections. In particular, Arctic clouds, arguably one of the most poorly understood aspects of the climate system, strongly modulate radiative energy fluxes from the Earth’s surface to the top of the atmosphere. In situ and satellite observations reveal the existence of ubiquitous optically thin ice clouds (TICs) in the Arctic during polar nights, whose influence on atmospheric energy is still poorly understood. This study quantifies the effect of TICs on the atmospheric energy budget during polar winter. A reanalysis-driven simulation based on the Canadian Regional Climate Model version 6 (CRCM6) was used with the Predicted Particle Properties (P3) scheme (2016) to produce an ensemble of 3 km mesh simulations. This set is composed of three simulations: CRCM6 (reference, the original dynamically coupled cloud formation), CRCM6 (nocld) (clear-sky) and CRCM6 (100%cld) (overcast, 100% cloud cover as a forcing perturbation). Using the regional energetic equations (Nikiema and Laprise), we compare the three cases to assess TIC forcing. The results show that TICs cool the atmosphere, with the difference between two simulations (cloud/no clouds) reaching up to −2 K/day, leading to a decrease in temperature on the order of ~−4 KMonth−1. The energetics cycle indicates that the time-mean enthalpy generation term GM and baroclinic conversion dominate Arctic circulation. The GM acting on the available enthalpy reservoir (AM) increased by a maximum value of ~5 W·m−2 (58% on average) due to the effects of TICs, increasing in energy conversion. TICs also lead to average changes of 9% in time-mean available enthalpy and −5.9% in time-mean kinetic energy. Our work offers valuable insights into the Arctic winter atmosphere and provides the means to characterize clouds for radiative transfer calculations, to design measurement instruments, and to understand their climate feedback.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».