Development of a coupled blowing snow-atmospheric model and its applications
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Notice bibliographique
Résumé
Blowing snow can occur over snow-covered surface in association with strong winds.Snow particles are lifted into the boundary layer where they are subject to sublimation and horizontal transport over long distances.The snow transport and in-transit sublimation processes affect the moisture and the snow mass budgets.The cooling effect of sublimation also affects the temperature in the boundary layer and thus may play a role in the dynamics of both the boundary layer and the larger scale synoptic flow.In this thesis, a coupled blowing snow-atmospheric model is developed to study the effects of blowing snow on the winter season Northern Hemisphere snow mass budget and anticyclogenesis.We first extended a one-dimensional double-moment blowing snow model (PIEKTUK-D) to a triple-moment version (PIEKTUK-T).The procedure is to formulate predictive equations for three moments of an assumed Gamma particle size distribution for blowing snow.The three moments are the total number concentration, the total mass mixing ratio, and the total radar reflectivity.The results of idealized experiments and real case simulations indicated that PIEKTUK-T predicts well the number concentration, mixing ratio, the shape parameter, and visibility in blowing snow.The model also simulated a power law relationship between the radar reflectivity factor and the particle extinction coefficient consistent with observations in snow storms.However, PIEKTUK-T cannot treat horizontal advection, lateral entrainment, and the interaction between blowing snow and the atmospheric boundary layer.To allow for the consideration of these effects, we next coupled PIEKTUK-T to an atmospheric mesoscale model (MC2).
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle