Quantification of the Effects of Shattering on Airborne Ice Particle Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice particle shattering poses a serious problem to the airborne characterization of ice cloud microstructure. Shattered ice fragments may contaminate particle measurements, resulting in artificially high concentrations of small ice. The ubiquitous observation of small ice particles has been debated over the last three decades. The present work is focused on the study of the effect of shattering based on the results of the Airborne Icing Instrumentation Evaluation (AIIE) experiment flight campaign. Quantitative characterization of the shattering effect was studied by comparing measurements from pairs of identical probes, one modified to mitigate shattering using tips designed for this study (K-tips) and the other in the standard manufacturer’s configuration. The study focused on three probes: the forward scattering spectrometer probe (FSSP), the optical array probe (OAP-2DC), and the cloud imaging probe (CIP). It has been shown that the overestimation errors of the number concentration in size distributions measured by 2D probes increase with decreasing size, mainly affecting particles smaller than approximately 500 μm. It was found that shattering artifacts may increase measured particle number concentration by 1 to 2 orders of magnitude. However, the associated increase of the extinction coefficient and ice water content derived from 2D data is estimated at only 20%–30%. Existing antishattering algorithms alone are incapable of filtering out all shattering artifacts from OAP-2DC and CIP measurements. FSSP measurements can be completely dominated by shattering artifacts, and it is not recommended to use this instrument for measurements in ice clouds, except in special circumstances. Because of the large impact of shattering on ice measurements, the historical data collected by FSSP and OAP-2DC should be reexamined by the cloud physics community.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».