Microphysical Constraints on Millimeter-Wavelength Scattering Properties of Snow Particles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A Bayesian optimal estimation retrieval is used to determine probability density functions of snow microphysical parameters from ground-based observations taken during four snowfall events in southern Ontario, Canada. The retrieved variables include the parameters of power laws describing particle mass and horizontally projected area. The results reveal nontrivial correlations between mass and area parameters that were not apparent in prior studies. The observations provide information mainly about the mass coefficient , somewhat less information about the mass exponent and the projected area coefficient , and minimal information about the projected area exponent . The expected values for retrieved mass power-law parameters = 0.003 28 and = 2.25 are consistent with those from several prior studies that looked at the mass of aggregate-like particles and precipitating ice aloft as functions of maximum particle dimension. Differences from other studies appear related to differences in the dimensions used to define particle size. The retrieval allows the analysis of relatively large volumes of continuous observations, greatly enhancing sampling relative to single-particle analyses. The retrieved properties are used to constrain 94-GHz (W band) radar scattering properties for a variety of snow particle shapes. Synthetic reflectivities calculated using these scattering properties and observed particle size distributions show that a branched, spatial aggregate-like particle produces good agreement with coincident observed W-band reflectivities. Uncertainties in the synthetic reflectivities, estimated by applying a simple error-propagation model, are substantial and are dominated by the uncertainties in and .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».