Stratiform rainfall rates from the water flux balance equation and cloud model
Bibliographic record
Abstract
LA TASA DE PRECIPITACION ESTRATIFORME PROMEDIADA SEGUN EL AREA PUEDE SER ESTIMADA POR IGUALACION DEL FLUJO DESCENDENTE DE LA LLUVIA CON EL FLUJO HACIA ARRIBA DEL VAPOR. ESTE ESTUDIO EVALUA LA UTILIDAD DE ESTE ENFOQUE POR COMPARACION DE LA TASA DE PRECIPITACION ESTIMADA CON LA CALCULADA, USANDO UN MODELO DE NUBES NO HIDROSTATICO DEPENDIENTE DEL TIEMPO. LA COMPARACION CON LOS RESULTADOS DEL MODELO NUBOSO REVELA CUAN SENSITIVAS LAS TASAS DE LLUVIA DEL FLUJO EQUILIBRADO ACUOSO SON LA MAGNITUD Y PROFUNDIDAD DE LA CONVERGENCIA DEL BAJO NIVEL. SE ENCUENTRA QUE EL MODELO NUBOSO NUMERICO SUBESTIMO LAS OBSERVACIONES DE LLUVIA PARA EL CASO DE UN ESTUDIO EN ALBERTA CENTRAL EN EL CUAL LAS CONDICIONES INICIALES Y DE FRONTERA DEL CAMPO DE CONVERGENCIA FUERON ADOPTADAS A PARTIR DE OBSERVACIONES DE RADAR DOPPLER. LA ECUACION DE BALANCE DE FLUJO ACUOSO Y LAS SIMULACIONES NUBOSAS COINCIDIERON EN QUE LA TASA DE PRECIPITACION SE VOLVIO MAS FUERTE CUANDO, YA SEA QUE LA MAGNITUD DE LA CONVERGENCIA SUPERFICIAL, O LA DE LA PROFUNDIDAD DE LA MISMA, FUERON AUMENTADAS. SIN EMBARGO, LA ECUACION DE BALANCE DE FLUJO ACUOSO CONSISTENTEMENTE SUBESTIMO LAS TASAS DE LLUVIA DEL MODELO. TAMBIEN, LAS ESTIMACIONES DE LA PRECIPITACION A PARTIR DE LA ECUACION DE BALANCE DE FLUJO ACUOSO NO FUERON SENSIBLES A LA DIVERGENCIA EN LAS ALTURAS, EN TANTO QUE LA PRECIPITACION DEL MODELO DEPENDIA DE LA DISTRIBUCION DE DIVERGENCIA EN LOS NIVELES SUPERIORES. LA CONCLUSION BASICA QUE SE INFIERE ES QUE LA ECUACION DE BALANCE DEL FLUJO ACUOSOS ES FACIL DE USAR , PERO PUEDE SUMINISTRAR SOLO UNA ESTIMACION BURDA DE LA PRECIPITACION CON UNA TENDENCIA A SUBESTIMARLA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".