The Measured Relationship between Ice Water Content and Cloud Radar Reflectivity in Tropical Convective Clouds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, unprecedented bulk measurements of ice water content (IWC) up to approximately 5 g m−3 and 95-GHz radar reflectivities Z95 are used to analyze the statistical relationship between these two quantities and its variability. The unique aspect of this study is that these IWC–Z95 relationships do not use assumptions on cloud microphysics or backscattering calculations. IWCs greater than 2 g m−3 are also included for the first time in such an analysis, owing to improved bulk IWC probe technology and a flight program targeting high ice water content. Using a single IW–Z95 relationship allows for the retrieval of IWC from radar reflectivities with less than 30% bias and 40%–70% rms difference. These errors can be reduced further, down to 10%–20% bias over the whole IWC range, using the temperature variability of this relationship. IWC errors largely increase for Z95 > 16 dBZ, as a result of the distortion of the IWC–Z95 relationship by non-Rayleigh scattering effects. A nonlinear relationship is proposed to reduce these errors down to 20% bias and 20%–35% rms differences. This nonlinear relationship also outperforms the temperature-dependent IWC–Z95 relationship for convective profiles. The joint frequency distribution of IWC and temperature within and around deep tropical convective cores shows that at the −50° ± 5°C level, the cruise altitude of many commercial jet aircraft, IWCs greater than 1.5 g m−3 were found exclusively in convective profiles.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».