Using an Arbitrary Moment Predictor to Investigate the Optimal Choice of Prognostic Moments in Bulk Cloud Microphysics Schemes
Using an Arbitrary Moment Predictor to Investigate the Optimal Choice of Prognostic Moments in Bulk Cloud Microphysics Schemes
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使用任意矩预测器研究散装云微物理方案中预测矩的最佳选择
DOI：
10.1029/2019ms001733
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发表时间：
2019
影响因子：
6.8
通讯作者：
Igel, Adele L.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Igel, Adele L.
大多数大块云微物理方案按照方案复杂性的顺序预测最多三个标准的水流星尺寸分布特性，即质量混合比、数密度和反射率因子。然而，目前还不清楚这种属性的组合是否对获得模式中的云和降水的最佳模拟是最佳的。在这项研究中，面元微物理方案已被修改为类似于整体微物理方案。新方案可以预测水流星粒度分布的两个或三个矩的任意组合。作为对任意矩预报器(AMP)的第一次检验，对各种初始云滴分布和AMP的各种构型进行了凝结、蒸发和碰撞-合并的箱式模式模拟。AMP的性能是相对于构建它的BIN方案进行评估的。结果表明，无论是双矩还是三矩结构的AMP都不能同时最小化所有云滴分布矩的误差。一般而言，预测低阶矩有助于最小化云滴数量浓度的误差，但预测高阶矩往往有助于最小化云质量混合比的误差。这些结果暗示了云滴类别的总体微物理方案应该预测哪些时刻。
Most bulk cloud microphysics schemes predict up to three standard properties of hydrometeor size distributions, namely, the mass mixing ratio, number concentration, and reflectivity factor in order of increasing scheme complexity. However, it is unclear whether this combination of properties is optimal for obtaining the best simulation of clouds and precipitation in models. In this study, a bin microphysics scheme has been modified to act like a bulk microphysics scheme. The new scheme can predict an arbitrary combination of two or three moments of the hydrometeor size distributions. As a first test of the arbitrary moment predictor (AMP), box model simulations of condensation, evaporation, and collision‐coalescence are conducted for a variety of initial cloud droplet distributions and for a variety of configurations of AMP. The performance of AMP is assessed relative to the bin scheme from which it was built. The results show that no double‐ or triple‐moment configuration of AMP can simultaneously minimize the error of all cloud droplet distribution moments. In general, predicting low‐order moments helps to minimize errors in the cloud droplet number concentration, but predicting high‐order moments tends to minimize errors in the cloud mass mixing ratio. The results have implications for which moments should be predicted by bulk microphysics schemes for the cloud droplet category.
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