Identifying the microphysical sensitivities of mesoscale and synoptic precipitation using an ensemble framework
Notice bibliographique
Résumé
Through ensemble sensitivity analysis, this dissertation aims to identify the amount of forecast uncertainty that stems from the representation of mixed-phase cloud microphysics within the Weather Research and Forecasting Model (WRF). The first research thrust focuses on how the evolution of ice crystal shape and choice of ice nucleation parameterization in the Adaptive Habit Microphysics Model (AHM) influences the lake-effect storm that occurred during Intensive Operating Period 4 (IOP4) of the Ontario Winter Lake Effect Systems (OWLeS) Field Campaign. This localized snowstorm produced total liquid-equivalent precipitation amounts up to 17.92 mm during a 16-hour time period, providing a natural laboratory to investigate the ice-liquid partitioning within the cloud and various microphysical process rates, as well as the accumulated precipitation magnitude and its associated spatial distribution. Two nucleation parameterizations were implemented, and aerosol data from a size-resolved Advanced Particle Microphysics (APM) model were ingested into the AHM for use in parameterizing ice and cloud condensation nuclei. Simulations allowing ice crystals to grow nonspherically produced 1.6–2.3% greater precipitation while altering the nucleation parameterization changed the type of accumulating hydrometeors. In addition, all simulations were highly sensitive to the domain resolution and the source of initial and boundary conditions.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».