Visibility during Blowing Snow Events over Arctic Sea Ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A field study on visibility during Arctic blowing snow events over sea ice in Franklin Bay, Northwest Territories, Canada, was carried out from mid-January to early April 2004 during the Canadian Arctic Shelf Exchange Study (CASES) 2003–04 expedition. Visibilities at two heights, wind and temperature profiles, plus blowing and drifting snow particle flux at several heights were monitored continually during the study period. Good relations between visibility and wind speed were found in individual events of ground blowing snow with coefficients of determination >0.9. Regression equations relating 1.5-m height visibility to 10-m wind speed can be used for predicting visibility with a mean relative error in the range of 19%–32%. Similar regression functions obtained from the data for observed visibility of less than 1 km could predict visibilities more accurately for more extreme visibility reductions and wind speeds (>9.5 m s−1) with mean relative error ranging from 15% to 26%. For the event of ground blowing snow, a simple power law relationship between wind speed and visibility is sufficient for operational purposes. A poorer relationship was observed in the event of blowing snow with concurrent precipitating snow. A theoretical visibility model developed by Pomeroy and Male fit well with observed visibilities if using a mean radius of 50 μm and an alpha value of 10. The predicted visibility had a mean relative error of 30.5% and root-mean-square error of 1.3 km. The observed visibility at 1.5 m had a strong relation with particle counter readings, with an R2 of 0.92, and was consistent among all events.
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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 | 0,001 | 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 ».