Application of the Factor Separation Methodology to quantify the effect of waste heat, vapor and pollution on cumulus convection
Notice bibliographique
Résumé
Large oil refineries emit heat, vapor, and cloud condensation nuclei (CCN), all of which can affect the formation of cloud and precipitation. The Factor Separation (FS) technique is applied to isolate the net contributions of waste heat, vapor, and CCN to the rainfall of a cumulus developing in the industrial plume. The mutualinteractive contributions of two or three of the factors are also computed. The model simulations indicate that the sensible heat provides the major stimulus for cloud development and rain formation. The pure contribution of the industrial CCN is to enhance the condensation causing an increase in the mass of total cloud water. The contributions arising from mutual interactions among two or three factors are quite large and should not be neglected. Particularly, the synergistic interaction of the sensible heat and pollution effects contribute towards the accumulated rainfall. Introduction There is considerable interest in the effects of large electrical power plants and oil refineries on meteorological phenomena. Preferential cumulus formation has been observed above electrical power plants and oil refineries (Auer, 1976). Hobbs et al . (1970) reported that in regions adjacent to or downwind of the Port Townsend paper mill (Washington State, USA) the annual rainfall recorded was 30% greater than the rainfall from nearby stations. This dramatic increase in annual precipitation is likely caused by the presence of the paper mill. Hobbs et al . speculated that the enhanced rainfall might be attributed to the large and giant CCN emitted from the paper mill into the pollution plume. Support for this hypothesis came from Eagan et al .'s (1974) study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».