Ice water content and precipitation rate as a function of equivalent radar reflectivity and temperature based on in situ observations
Notice bibliographique
Résumé
Using ice particle spectra measured in stratiform ice clouds in midlatitude and Arctic regions, ice water content (IWC) and precipitation rate (Fm) retrieval algorithms as a function of temperature and radar reflectivity factor (Z) have been developed. These parameterizations were compared with (1) direct measurements of IWC using a Nevzorov probe, (2) precipitation retrieved using an X‐band Doppler scanning radar and a Precipitation Occurrence Sensor System (POSS), (3) the Canadian Global Environmental Multiscale (GEM) and High‐Resolution Model Application Project (HIMAP) models, and (4) derived IWC and precipitation from measured ice spectra during four field projects. The derived IWC and Fm from measured spectra have a correlation coefficient (r) better than 0.8. The IWC retrieved using the X‐band scanning radar during the First Alliance Icing Research Studies (AIRS I) agreed with IWC measured using the Nevzorov Probe much better than conventional IWC retrieval schemes. The retrieved precipitation rate based on the new algorithm using the POSS reflectivity measurements during the Second Alliance Icing Research Study (AIRS II) project agreed reasonably well with the precipitation rates predicted by the GEM and HIMAP models. This study clearly demonstrated that conventional IWC‐Ze relationships fail to replicate the IWC measured with Nevzorov probe. Furthermore, the Fm –Z relationship currently in use in the Canadian operational radar network appears to underestimate the ice precipitation rate. However, since there are some uncertainties in the direct measurements of IWC and no reliable direct measurements of precipitation, further studies are required to validate these parameterizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».