An Assessment of the Impact of Antishattering Tips and Artifact Removal Techniques on Cloud Ice Size Distributions Measured by the 2D Cloud Probe
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prior estimates of ice crystal size distributions derived from 2D cloud probes (2DCs) have been artificially amplified by small ice crystals generated from the shattering of large ice crystals on the probe tips. Although antishatter tips and algorithms exist, there is considerable uncertainty in their effectiveness. This paper examines differences in ice crystal size distributions from adjacent 2DCs with standard and antishatter tips, and processed with and without antishattering algorithms. The measurements were obtained from the National Research Council of Canada Convair-580 during the 2008 Indirect and Semi-Direct Aerosol Campaign (ISDAC) and the National Center for Atmospheric Research C-130 during the 2011 Instrumentation Development and Education in Airborne Science (IDEAS-2011). The 2DC size distributions are compared with those from the Holographic Detector for Clouds (HOLODEC), which has antishatter tips and allows for identification of shattering through spatial statistics. The ratio of the number concentration N of particles with maximum dimensions 125–500 μm from the 2DC with standard tips to that from the 2DC with modified tips was correlated with median mass diameter and perimeter divided by area, but not with airspeed, attack, and attitude angles. Antishatter tips and algorithms reduced N by up to a factor of 10 for IDEAS-2011 and ISDAC, but neither alone removed all artifacts. For the period with coincident data, both N from the HOLODEC and 2DC with modified tips are around 5 × 10−3 L−1 μm−1, suggesting that antishatter tips and algorithms combined remove artifacts from the 2DC for the conditions sampled during IDEAS-2011.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».