MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7033543766

Remote sensing of drizzle onset and cloud microphysical properties in marine stratocumulus

2013· other· en· W7033543766 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish biology, ecology, and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrizzleMarine stratocumulusCloud topBoundary layerPlanetary boundary layerCloud computingRadiative transferClimate modelCloud fraction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-level stratiform clouds remain one of the wildcards in future climate simulations. Despite their important role in the earth's radiation budget and the large number of dedicated field campaigns, several cloud-scale processes in marine stratocumulus clouds remain misrepresented. The 19-month-long deployment of the Atmospheric Radiation Measurement Program Mobile Facility in the Azores provided the longest and most comprehensive ground-based observational dataset of marine boundary layer clouds to date. The first objective of this project was the documentation of the frequency of occurrence of different cloud and precipitation systems in the Azores using a combination of passive and active measurements. The analysis indicates that, even though clouds were often observed (close to 80 % of the time), especially in the boundary layer (~50 %), a single-layer stratocumulus coverage rarely persisted more than a day. In fact, many stratocumulus clouds were observed to have cumulus clouds underneath them. This is linked to the nearly constant decoupled state of the boundary layer in the Azores, contrary to what has been observed in the Pacific decks. 35 cases of mostly single-layer persisting stratocumulus coverage were selected for further analysis. Results include similarities with other studies (e.g., maximum coverage at night, thicker clouds needed to drizzle, and importance of cloud-top radiative cooling at night), as well as differences (e.g., coherent structures account for a smaller fraction of the updraft mass flux). The second objective of this project was to revisit the detection of drizzle-size particles in stratocumulus clouds using radar observations. First, the cloud and drizzle size distributions are related theoretically to the radar measurements, including the effects of the dynamics. Then, a forward radar Doppler spectra model was developed to test the sensitivity of the radar measurements to modifications of the drizzle contribution. Finally, a simple 1-D steady-state model was exploited to simulate drizzle growth as it falls in a cloud, using the forward model to link the output back to the radar observations. Using that combination of models, some observed features of the drizzle evolution inside continental and maritime stratocumulus clouds were successfully investigated. Overall, it was found that the skewness of a radar Doppler spectrum is a good indicator of the presence of early drizzle droplets, while a reflectivity or Doppler velocity threshold indicates the change in dominance in the Doppler spectrum occurring when drizzle is well developed. The third and final objective of this project was to revisit another long-standing challenge: the retrieval of cloud microphysical properties using a combination of radar-radiometer measurements. A new technique was developed to retrieve the cloud particle size distribution in stratocumulus clouds, adding a microphysical condensational model under steady-state supersaturation conditions to a common retrieval method. The results appear reasonable in two nondrizzling marine stratocumulus clouds, and the derived cloud optical depth compares well with the one derived independently with another instrument. The errors of the retrievals were also estimated, demonstrating the added value of the new technique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,148
Écart entre enseignants0,143 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLibrary and Archives Canada (Government of Canada)Même sujetFish biology, ecology, and behaviorTravaux en français237 207