Surface roughness during depositional growth and sublimation of ice crystals
Notice bibliographique
Résumé
Ice surface properties can modify the scattering properties of atmospheric ice crystals and therefore affect the radiative properties of mixed-phase and cirrus clouds. The Ice Roughness Investigation System (IRIS) is a new laboratory setup designed to investigate the conditions under which roughness develops on single ice crystals, based on their size, morphology and growth conditions (relative humidity and temperature). Ice roughness is quantified through the analysis of speckle in 2-D light-scattering patterns. Characterization of the setup shows that a supersaturation of 20 % with respect to ice and a temperature at the sample position as low as −40 ∘ C could be achieved within IRIS. Investigations of the influence of humidity show that higher supersaturations with respect to ice lead to enhanced roughness and irregularities of ice crystal surfaces. Moreover, relative humidity oscillations lead to gradual “ratcheting-up” of roughness and irregularities, as the crystals undergo repeated growth–sublimation cycles. This memory effect also appears to result in reduced growth rates in later cycles. Thus, growth history, as well as supersaturation and temperature, influences ice crystal growth and properties, and future atmospheric models may benefit from its inclusion in the cloud evolution process and allow more accurate representation of not just roughness but crystal size too, and possibly also electrification properties.
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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) | 0,001 | 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 ».