Treinamento de Esquemas de Microfísica de Nuvens de Chuva Quente Usando Simulações de Super-Gota

Resumo A microfísica das nuvens é um aspecto crítico do sistema climático da Terra, que envolve processos nas escalas de nano e micrômetro de gotas e partículas de gelo. Na modelagem climática, a microfísica das nuvens é comumente representada por modelos de massa, que contêm taxas de processos simplificadas que requerem calibração. Este estudo apresenta uma estrutura para calibrar esquemas de massa de chuva quente usando simulações de super-gota de alta fidelidade que fornecem uma representação mais precisa e baseada fisicamente dos processos de nuvem e precipitação. A estrutura de calibração emprega métodos de Kalman em conjunto, incluindo Inversão de Kalman em Conjunto e Inversão de Kalman Não Alguma, para calibrar esquemas de microfísica de massa com simulações probabilísticas de super-gota. Demonstramos a eficácia da estrutura calibrando um esquema de massa de um único momento, resultando em uma redução da desarmonia entre dados e modelo em mais de 75% em comparação com o modelo com parâmetros iniciais. Assim, este estudo demonstra uma ferramenta poderosa para aprimorar a precisão dos esquemas de microfísica de massa em modelos atmosféricos e melhorar a modelagem climática.