Aircraft Icing Study Using Integrated Observations and Model Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Light (LGT) to moderate (MOD) aircraft icing (AI) is frequently reported at Cold Lake, Alberta, but forecasting AI has been a big challenge. The purpose of this study is to investigate and understand the weather conditions associated with AI based on observations in order to improve the icing forecast. To achieve this goal, Environment and Climate Change Canada in cooperation with the Department of National Defence deployed a number of ground-based instruments that include a microwave radiometer, a ceilometer, disdrometers, and conventional present weather sensors at the Cold Lake airport (CYOD). A number of pilot reports (PIREPs) of icing at Cold Lake during the 2016/17 winter period and associated observation data are examined. Most of the AI events were LGT (76%) followed by MOD (20%) and occurred during landing and takeoff at relatively warm temperatures. Two AI intensity algorithms have been tested based on an ice accumulation rate (IAR) assuming a cylindrical shape moving with airspeed υa of 60 and 89.4 m s−1, and the Canadian numerical weather prediction model forecasts. It was found that the algorithms IAR2 with υa = 89.4 m s−1 and IAR1 with υa = 60 m s−1 underestimated (overestimated) the LGT (MOD) icing events, respectively. The algorithm IAR2 with υa = 60 m s−1 appeared to be more suitable for forecasting LGT icing. Over all, the hit rate score was 0.33 for the 1200 UTC model run and 0.6 for 0000 UTC run for both algorithms, but based on the individual icing intensity scores, the IAR2 did better than IAR1 for forecasting LGT icing events.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle