Ice particle habits in stratiform clouds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice crystals in clouds in the atmosphere have shapes that relate to their density, terminal fall velocity, growth rate and radiative properties. In calculations for climate‐change predictions, forecasting of precipitation, and remote‐sensing retrievals, idealized crystal shapes such as columns, needles, plates and dendrites are often assumed. The objective of this work is to study the frequency of occurrence of different habits of ice particles in natural clouds from aircraft observations. Images of cloud particles were measured by a PMS Optical Array Probe‐2DC at 25 μm resolution installed on the National Research Council Convair‐580. The processing of particle images was conducted with a newly developed algorithm for pattern recognition. Data were collected during four field projects in the Canadian and US Arctic over the North Atlantic near Newfoundland, and over the Great Lakes. Approximately 5 × 106 images of cloud particles having a size larger than 125 μm were analysed. The cloud particles were classified into four categories; spheres, irregulars, needles/columns and dendrites. The habit classification of particles was done for three different size ranges: > 125 μm, >250 μm. and >500 μm. The frequency of occurrence of different habits was found for each 5 degC temperature interval in the range −45°C < T < 0°C. It was concluded that the majority of ice particles in natural clouds were of irregular shape. The frequency of occurrence of irregular ice decreases with increasing particle size. On average, the concentration of particles larger than 125 μm was approximately constant down to −35°C, whereas the concentration of particles larger than 500 μm decreased at temperatures below −15°C. Since the data were collected in different climatic zones within many cloud lypes. and covered a significant cloud path length (3.6 × 104 km), the conclusions are applicable to most stratiform clouds containing ice.
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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 | 0,000 |
| 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 ».