Ice Fog in Arctic During FRAM–Ice Fog Project: Aviation and Nowcasting Applications
Notice bibliographique
Résumé
Ice fog and frost occur commonly (at least 26% of the time) in the northern latitudes and Arctic regions during winter at temperatures usually less than about –15°C. Ice fog is strongly related to frost formation—a major aviation hazard in the northern latitudes. In fact, it may be considered a more dangerous event than snow because of the stronger aircraft surface adhesion compared to snow particles. In the winter of 2010/11, the Fog Remote Sensing and Modeling–Ice Fog (FRAM-IF) project was organized near Yellowknife International Airport, Northwest Territories, Canada, with the main goals of advancing understanding of ice fog microphysical and visibility characteristics, and improving its prediction using forecast models and remotesensing retrievals. Approximately 40 different sensors were used to measure visibility, precipitation, ice particle spectra, vertical thermodynamic profiles, and ceiling height. Fog coverage and visibility parameters were estimated using both Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite observations. During this project, the inversion layer usually was below a height of 1.5 km. High humidity typically was close to the ground, frequently producing ice fog, frost, and light snow precipitation. At low temperatures, snow crystals can be swept away by a very low wind speed (∼1 m s−1). Ice fog during the project was not predicted by any forecast model. These preliminary results in the northern latitudes suggest that ice fog and frost studies, over the Arctic regions, can help us to better understand ice microphysical processes such as ice nucleation, visibility, and parameterizations of ice fog.
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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) | 0,001 | 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 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 ».