浅云模拟中液滴分布的理解与可视化
机器学习
2023-11-01 v1 大气与海洋物理
流体动力学
摘要
对局地液滴尺度相互作用的深入分析，对于更好地理解云中的微物理过程及其对全球气候的影响至关重要。基于分档微物理的大涡模拟（LES）所产生的高精度相关液滴尺度分布，因其涉及三个空间维度、时间以及连续的液滴尺度范围而具有高维特性，给当前分析技术带来挑战。利用变分自编码器（VAE）的紧凑潜表示，我们提出了新颖且直观的可视化方法，用于展示液滴尺度的组织方式及其随时间演化，超越了聚类技术所能实现的效果。这极大改善了可解释性，并使我们能够通过对比不同气溶胶浓度的模拟来考察气溶胶-云相互作用。我们发现，尽管液滴谱的演化在不同气溶胶水平下速率不同，但其演化过程相似。这种相似性表明，即便起始时间存在差异，降水启动过程仍是类似的。
引用
@article{arxiv.2310.20168,
title = {Understanding and Visualizing Droplet Distributions in Simulations of Shallow Clouds},
author = {Justus C. Will and Andrea M. Jenney and Kara D. Lamb and Michael S. Pritchard and Colleen Kaul and Po-Lun Ma and Kyle Pressel and Jacob Shpund and Marcus van Lier-Walqui and Stephan Mandt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.20168},
year = {2023}
}
备注
4 pages, 3 figures, accepted at NeurIPS 2023 (Machine Learning and the Physical Sciences Workshop)