In situ cloud and aerosol observations in the arctic region during the RadSnowExp campaign
Notice bibliographique
Résumé
The high latitudes are likely to experience an increase in annual mean precipitation by the end of this century. However, the difficulties in data collection and limited numbers of monitoring stations have resulted in significant knowledge gaps about these regions. In the last decade, there has been an improvement in the characterization of cloud structures, microphysical properties and aerosol content at high-latitudes as a result of new research satellites such as CloudSat and Calipso and focused field studies using aircraft, ship and ground observations. While the details of the ice-nucleation mechanisms in Arctic clouds remain controversial, recent studies provide increasing evidence that aerosol population has an important role in these mechanisms.The RadSnowExp is a multi-platform and multi-sensor study organized by the European Space Agency (ESA) and conducted by the National Research Council of Canada (NRC) and Environment and Climate Change Canada (ECCC), to address the pressing need for provision of precipitation measurements, locally and globally. In this study we investigated and documented spatial and temporal variability, intensity and types of precipitation with complementary in situ and remote sensing measurements in the arctic region in the vicinity of Iqaluit (∼63N), Nunavut, Canada in November 2018, a month with the highest occurrence of frozen precipitation in this region. Our objectives included identification of remote sensing signatures, characterization of cloud microphysical properties and aerosol-cloud interactions, as well as, evaluation of the sensitivity of the instruments to particle size and morphology, evaluation of their spatial and temporal resolution and collection of data that can be used for future precipitation missions. In this study, we used the NRC Convair-580 twin-engine aircraft with wing-mounted pylons equipped withan array of commonly used cloud probes; e.g. Cloud Droplet Probe (CDP), Precipitation Imaging Probe (PIP), Fast Cloud Droplet Probe (FCDP), 2D-S, Nevzorov and aerosol instruments such as Ultra High SensitivityAerosol Spectrometer (UHSAS), Condensation Particle Counter (CPC), Single Particle Soot Photometer (SP2), Cloud Condensation Nuclei Counter (CCNC). The flights took place above cloud top, below cloud base, and in clouds at altitudes up to 7 km, totalling 30 hours of collected data. We present preliminary analysis of the multi-platform dataset of arctic thin and deep clouds. We report aerosol sizes and spatially resolved concentrations observed above and below clouds, and discuss their ability to act as CCN. Next, we present in situ single-particle data for cloud hydrometeor size distributions, ice crystal habits, and water content. These results are supplemented with the airborne lidar spatial characterization of the clouds. Last, we describe the overall microphysical picture for this set of flights and discuss the uncertainties of our measurements.
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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 | 0,001 | 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 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 ».