Облачная микрофизика: содержит ли она лед, воду или и то, и другое?

Я не уверен, что это правильный сайт для публикации, но у меня есть проект, в котором у меня есть некоторые микрофизические свойства облака:

Altitude, Pressure, Temperature, Effective Radius, 
Liquid Water Content, Particle Number Concentration

Мне нужно использовать эти данные, чтобы выяснить, содержит ли облако воду, лед или смесь того и другого. Также, если возможно, определите, какой это тип облака.

Как мне это сделать? Есть ли какие-нибудь хорошие наборы данных, о которых я должен знать, которые помогут?

Конечным продуктом будет алгоритм, в котором вы предоставляете ему вышеуказанные данные, и он сообщает вам тип и содержимое облака.

Ответы (2)

Ваша проблема недостаточно определена. Замерзшая вода может образовываться при Т<0°С, а переохлажденная вода может образовываться при температурах до -30°С. Частицы замерзают неоднородно (т.е. поверх облачных ядер конденсации (ЯКК)) при температурах достаточно низких до нуля, но если концентрация ОЯК очень мала, то нет возможности определить соотношение между замороженной и жидкой водой по данным, которые вы упомянуть. Единственное, что вы можете знать более или менее наверняка, это:

  • Т > 0 ° С — облако содержит только жидкость
  • 0 > Т > − 15 ° С — облако в основном жидкое
  • − 15 ° С > Т > − 40 ° С — облако содержит оба
  • Т < − 40 ° С — облако состоит только из льда

Например, посмотрите эту страницу , которая в основном соответствует тому, что я знаю иначе. Существуют методы определения фазы частиц с помощью дистанционного зондирования, но они все еще недостаточно ограничены. Если вы знаете размеры частиц (которых в реальном мире вы не знаете), а также массы и числовые концентрации (которые вы также не можете определить удаленно независимо друг от друга), вы можете использовать лидар и радар, чтобы еще больше ограничить проблему.

На эту тему написано много литературы.

Как насчет того, когда Т > 0 ° С но п << п а т м ?
@PranavHosangadi В регионе, где это происходит, нет водяных облаков.

Если у вас есть эффективный радиус, относительно просто определить, какие уровни воды или льда содержатся в облаке, поскольку они имеют разные характеристики поглощения длины волны.

Британский центр атмосферных данных имеет огромный список наборов данных здесь .

Вот пример исследовательской группы, которая сделала что-то похожее на то, что вы описали, но для того, чтобы определить содержание льда/жидкой воды в (в частности) перистых облаках на основе измерений отражательной способности радара.

Или попробуйте этот отчет Оксфордского университета для более полного алгоритма, охватывающего различные типы облаков, с использованием данных ATSR-2, которые могут быть более применимы к вам.

Не могли бы вы расширить первую часть? У меня есть эффективный радиус, но нет данных о поглощении.
Что ж, эффективный радиус обычно увеличивается по мере того, как вода переходит из фазы жидкости в фазу льда, поэтому использование эффективного радиуса, вероятно, будет немного более надежным, чем просто использование данных о температуре, иначе вы столкнетесь с проблемой переохлаждения, показанной Герритом ниже! Однако форма кристаллов льда может быть неправильной, поэтому это не всегда точно. В качестве альтернативы, если у вас есть LWC и общее содержание воды, вы можете вычесть их, чтобы найти IWC. Единственная проблема заключается в том, что некоторые наборы данных на самом деле не различают LWC и общее содержание воды.
Спасибо, немного прояснилось. У меня такое ощущение, что в моем наборе данных нет различий между LWC и общим содержанием воды (я рассчитываю LWC на ​​основе концентраций частиц для различных дискретных размеров частиц, используя суммирование вместо интеграла).
Облачная микрофизика: содержит ли она лед, воду или и то, и другое?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v