MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017358758
■00520260202104747
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798290656700
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32151302
■035    ▼a(MiAaPQ)Caltech16724
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a551.57
■1001  ▼ade  Jong,  Emily.
■24510▼aCloudy  with  a  Chance  of  Microphysics:  Modeling  Droplet  Collisions  for  the  Climate  Scale
■260    ▼a[Sl]▼bCalifornia  Institute  of  Technology▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a140  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Schneider,  Tapio.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--California  Institute  of  Technology,  2025.
■520    ▼aFeedbacks  between  a  warming  atmosphere,  emission  of  aerosols,  and  clouds  and  precipitation  are  some  of  the  most  difficult  aspects  for  climate  models  to  accurately  capture.  While  climate  models  operate  at  resolutions  of  tens  or  hundreds  of  kilometers,  many  of  the  physics  that  determine  how  and  where  clouds  form  or  precipitate  function  at  the  micron  droplet  scale.  Due  to  this  disparity  in  physical  scales,  most  of  these  cloud  physics  must  be  modeled  with  only  a  few  approximate  quantities  and  physical  equations.  These  simplifications  lead  to  large  uncertainties  about  climate  forcings  such  as  the  sensitivity  of  global  warming  to  human-emitted  aerosols.This  work  presents  several  promising  new  techniques  for  modeling  and  understanding  hydrometeors  in  the  climate  system,  with  a  particular  focus  on  processes  that  involve  collisions  between  droplets.  First,  I  extend  a  high-complexity  high-fidelity  Lagrangian  microphysics  method  to  represent  the  process  of  breakup,  in  which  colliding  droplets  fragment  upon  collision.  Next,  I  introduce  two  new  methods  which  attempt  to  reduce  the  assumptions  inherent  to  modeling  droplet  coalescence,  in  which  colliding  droplets  combine  to  form  a  larger  drop.  The  first  method  uses  a  spectral  finite  element  approach,  while  the  second  generalizes  this  technique  using  a  method  of  moments  to  create  a  fully  flexible  microphysics  scheme.  Finally,  I  turn  to  remote  observations  of  clouds,  aerosols,  and  lightning  over  busy  shipping  regions  to  offer  new  techniques  for  quantifying  aerosol-cloud  interactions  from  creative  data  resources.  This  combination  of  high-fidelity  modeling  tools,  observational  data,  and  efficient  numerical  methods  offers  a  path  toward  improving  our  understanding  of  the  role  of  cloud  microphysics  in  our  climate  system.
■590    ▼aSchool  code:  0037.
■650  4▼aPrecipitation
■650  4▼aPhysics
■650  4▼aGreenhouse  gases
■650  4▼aAtmosphere
■650  4▼aEarth
■650  4▼aAerosols
■650  4▼aLightning
■650  4▼aSupercomputers
■650  4▼aProbability
■650  4▼aAtmospheric  chemistry
■650  4▼aFluid  mechanics
■650  4▼aClimate  change
■650  4▼aRain
■650  4▼aMechanical  engineering
■650  4▼aClouds
■690    ▼a0371
■690    ▼a0404
■690    ▼a0548
■690    ▼a0204
■690    ▼a0605
■71020▼aCalifornia  Institute  of  Technology▼bEngineering  and  Applied  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-01B.
■790    ▼a0037
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17358758▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서