Review of experimental studies of secondary ice production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Secondary ice production (SIP) plays a key role in the formation of ice particles in tropospheric clouds. Future improvement of the accuracy of weather prediction and climate models relies on a proper description of SIP in numerical simulations. For now, laboratory studies remain a primary tool for developing physically based parameterizations for cloud modeling. Over the past 7 decades, six different SIP-identifying mechanisms have emerged: (1) shattering during droplet freezing, (2) the rime-splintering (Hallett–Mossop) process, (3) fragmentation due to ice–ice collision, (4) ice particle fragmentation due to thermal shock, (5) fragmentation of sublimating ice, and (6) activation of ice-nucleating particles in transient supersaturation around freezing drops. This work presents a critical review of the laboratory studies related to secondary ice production. While some of the six mechanisms have received little research attention, for others contradictory results have been obtained by different research groups. Unfortunately, despite vast investigative efforts, the lack of consistency and the gaps in the accumulated knowledge hinder the development of quantitative descriptions of any of the six SIP mechanisms. The present work aims to identify gaps in our knowledge of SIP as well as to stimulate further laboratory studies focused on obtaining a quantitative description of efficiencies for each SIP mechanism.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».