Ice-Phase Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice-phase precipitation occurs at Earth’s surface and may include various types of pristine crystals, rimed crystals, freezing droplets, secondary crystals, aggregates, graupel, hail, or combinations of any of these. Formation of ice-phase precipitation is directly related to environmental and cloud meteorological parameters that include available moisture, temperature, and three-dimensional wind speed and turbulence, as well as processes related to nucleation, cooling rate, and microphysics. Cloud microphysical parameters in the numerical models are resolved based on various processes such as nucleation, mixing, collision and coalescence, accretion, riming, secondary ice particle generation, turbulence, and cooling processes. These processes are usually parameterized based on assumed particle size distributions and ice crystal microphysical parameters such as mass, size, and number and mass density. Microphysical algorithms in the numerical models are developed based on their need for applications. Observations of ice-phase precipitation are performed using in situ and remote sensing platforms, including radars and satellite-based systems. Because of the low density of snow particles with small ice water content, their measurements and predictions at the surface can include large uncertainties. Wind and turbulence affecting collection efficiency of the sensors, calibration issues, and sensitivity of ground-based in situ observations of snow are important challenges to assessing the snow precipitation. This chapter’s goals are to provide an overview for accurately measuring and predicting ice-phase precipitation. The processes within and below cloud that affect falling snow, as well as the known sources of error that affect understanding and prediction of these processes, are discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,010 | 0,006 |
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 ».