Ice Fog: The Current State of Knowledge and Future Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice fog is a natural, outdoor cloud laboratory that provides an excellent opportunity to study ice microphysical processes. Ice crystals in fog are formed through similar pathways as those in elevated clouds; that is, cloud condensation or ice nuclei are activated in an atmosphere supersaturated with respect to liquid water or ice. The primary differences between surface and elevated ice clouds are related to the sources of water vapor, the cooling mechanisms and dynamical processes leading to supersaturation, and the microphysical characteristics of the nuclei that affect ice fog crystal physical properties. As with any fog, its presence can be a hazard for ground or airborne traffic because of poor visibility and icing. In addition, ice fog plays a role in climate change by modulating the heat and moisture budgets. Ice fog wintertime occurrence in many parts of the world can have a significant impact on the environment. Global climate models need to accurately account for the temporal and spatial microphysical and optical properties of ice fog, as do weather forecast models. The primary handicap is the lack of adequate information on nucleation processes and microphysical algorithms that accurately represent glaciation of supercooled water fog. This chapter summarizes the current understanding of ice fog formation and evolution; discusses operating principles, limitations, and uncertainties associated with the instruments used to measure ice fog microphysical properties; describes the prediction of ice fog by the numerical forecast models and physical parameterizations used in climate models; identifies the outstanding questions to be resolved; and lists recommended actions to address and solve these questions.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».