雪粒子の特徴を診断するためのバルク微物理学に基づくプロセス追跡スキーム

Hashimoto Akihiro; Motoyoshi Hiroki; Orikasa Narihiro; Misumi Ryohei

文献

J-GLOBAL ID：202002237098229614 整理番号：20A1160019

雪粒子の特徴を診断するためのバルク微物理学に基づくプロセス追跡スキーム

Process-Tracking Scheme Based on Bulk Microphysics to Diagnose the Features of Snow Particles

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著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 16 ページ： 51-56(J-STAGE) 発行年： 2020年
JST資料番号： U0028A ISSN： 1349-6476 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

バルク微物理モデルを用いて氷粒子の特性を診断する新しい方法を開発した。著者らのモデルは,水蒸気蒸着やライミングのような発端の微物理過程を用いて,氷粒子の様々なクラスの質量組成を追跡した。蒸着成長からの質量組成は,氷結晶の典型的な成長習性に対応する温度と湿度範囲によってさらに6つの成分に分けられた。試験シミュレーションにおいて,新しいフレームワークは,雲内および地表面降雪における氷粒子のライミングおよび蒸着成長の影響を明らかにした。この新しいアプローチは,気候予測モデルが,晶相とライミングの程度に関する氷粒子の特性に関するより多くの情報を提供することを可能にする。(翻訳著者抄録)

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雲と降水の微物理

引用文献 (36件)：

Bailey, M., and J. Hallet, 2004: Growth rates and habits of ice crystals between -20° and -70°C. J. Atmos. Sci., 61, 514-544.
Bailey, M., and J. Hallet, 2009: A comprehensive habit diagram for atmospheric ice crystals: Confirmation from the laboratory, AIRS II, and other field studies. J. Atmos. Sci., 66, 2888-2899.
Bailey, M., and J. Hallet, 2012: Ice crystal linear growth rates from -20° and -70°C: Confirmation from wave cloud studies. J. Atmos. Sci., 69, 390-402.
Brdar, S., and A. Seifert, 2018: McSnow: A Monte-Carlo particle model for riming and aggregation of ice particles in a multidimensional microphysical phase space. J. Adv. Model. Earth Syst., 10, 187-206, doi:10.1002/2017MS001167.
Chen, J.-P., 1992: Numerical simulation of the redistribution of atmospheric trace chemicals through cloud processes. Ph.D. thesis, The Pennsylvania State University, 343 pp.

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