Improving Kain-Fritsch convective parameterization using direct calculations of entrainment and detrainment in shallow and deep convection
Notice bibliographique
Résumé
Direct calculation of entrainment and detrainment rates is used to evaluate the Kain-Fritsch convective parameterization scheme in shallow and deep convection.From the large-eddy simulation results, it is found that the Kain-Fritsch estimates of entrainment and detrainment in shallow convection do not accurately reflect the mixing dynamics observed in the high-resolution model.Moreover, the fractional entrainment and detrainment rates are found to be solely dependent on the cloud core buoyancy and vertical velocity, contradicting the assumptions made in the traditional parameterization schemes.A number of parameterizations for fractional entrainment and detrainment rates are presented, as the dynamics that govern the mixing processes appear to be largely different in shallow and deep convection.Nevertheless, the suggested parameterizations can accurately represent turbulent mixing processes in shallow and deep cumulus clouds.iii ABR ÉG É Le calcul direct des taux d'entraînement et de détraînement est utilisé pour évaluer le schéma de paramétrisation de la convection Kain-Fritsch en convection profonde et peu profonde.A partir des résultats de la simulation grande échelle, il est constaté que les estimations Kain-Fritsch d'entraînement et de détraînement á convection peu profonde ne reflétent pas avec précision la dynamique de mélange observée dans le modéle á haute résolution.En plus, les taux fractionnels d'entraînement et de détraînement dépendent uniquement de la flottabilité de la noyau de nuage et de la vitesse verticale, ce qui contredit les hypothéses retenues dans les schémas de paramétrisation traditionnels.Un certain nombre de paramétrages pour les taux fractionnels d'entraînement et de détraînement sont présents, puisque les dynamiques qui régissent les processus de mélange semblent être largement différente entre la convection profonde et peu profonde.Néanmoins, les paramétrages proposés peuvent représenter avec précision les processus de mélange turbulent dans les nuages cumulus peu profondes et profondes.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».