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Enregistrement W2160599216 · doi:10.5194/acp-15-11713-2015

High ice water content at low radar reflectivity near deep convection – Part 1: Consistency of in situ and remote-sensing observations with stratiform rain column simulations

2015· article· en· W2160599216 sur OpenAlexaff
Ann M. Fridlind, Andrew S. Ackerman, Alice Grandin, Fabien Dezitter, Marc‐André Weber, J. W. Strapp, Alexei Korolev, Christopher R. Williams

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGlenn Research CenterBiological and Environmental ResearchOffice of ScienceNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of Energy
Mots-clésRadarAtmospheric sciencesConvectionMeteorologyEnvironmental scienceGeologySampling (signal processing)Liquid water contentIce crystalsSnowIn situGeomorphologyOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Occurrences of jet engine power loss and damage have been associated with flight through fully glaciated deep convection at −10 to −50 °C. Power loss events commonly occur during flight through radar reflectivity (Ze) less than 20–30 dBZ and no more than moderate turbulence, often overlying moderate to heavy rain near the surface. During 2010–2012, Airbus carried out flight tests seeking to characterize the highest ice water content (IWC) in such low-Ze regions of large, cold-topped storm systems in the vicinity of Cayenne, Darwin, and Santiago. Within the highest IWC regions encountered, at typical sampling elevations (circa 11 km), the measured ice size distributions exhibit a notably narrow concentration of mass over area-equivalent diameters of 100–500 μm. Given substantial and poorly quantified measurement uncertainties, here we evaluate the consistency of the Airbus in situ measurements with ground-based profiling radar observations obtained under quasi-steady, heavy stratiform rain conditions in one of the Airbus-sampled locations. We find that profiler-observed radar reflectivities and mean Doppler velocities at Airbus sampling temperatures are generally consistent with those calculated from in situ size-distribution measurements. We also find that column simulations using the in situ size distributions as an upper boundary condition are generally consistent with observed profiles of Ze, mean Doppler velocity (MDV), and retrieved rain rate. The results of these consistency checks motivate an examination of the microphysical pathways that could be responsible for the observed size-distribution features in Ackerman et al. (2015).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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