Observational Simulation of Extreme Weather Conditions and Aviation Meteorology Applications
Notice bibliographique
Résumé
Observations and prediction of extreme weather (Wx) conditions are important for land, air and sea or water transportation applications. These conditions adversely affect the economic and social life of people. Extreme Wx conditions for aviation operations for example, include, gust (Ug), wind (Uh), and turbulence (U’), low visibility (Vis), fog and frost, and icing as well as heavy precipitation. These conditions can be studied either in the natural atmosphere or in the laboratory. There have been several aircraft and balloon based in-situ studies related to extreme Wx conditions affecting aviation operations. However, studying extreme Wx conditions from aircraft observations is limited due to safety and sampling issues, instrument uncertainties, and even the possibility of the aircraft producing its own physical and dynamical effects. Remote sensing-based techniques (e.g., retrieval techniques) for studying extreme Wx conditions usually represent a volume that cannot characterize the important scales, and also represents indirect observations. Therefore, climatic wind tunnel simulations of atmospheric processes together with field observations can help us to better evaluate the interactions among microphysical and dynamical processes affecting extreme Wx conditions e.g., cold air temperatures (Ta) and low/high relative humidity with respect to water (RHw). The Climatic Wind Tunnel (CWT) in the Automotive Centre of Excellence (ACE) at the Ontario Tech University has a large semi-open jet test chamber with a flow area of 7-13 m2 that can precisely control Ta down to -40ºC, and Uh up to 250 km hr-1. Ice and liquid phases of particle size distributions n the CWT are measured with optical probes such as GCIP, CDP, BCP, FMD, and LPM probes (Gultepe et al 2019, PAAG). The ACE CWT employs several modes of generating sprays, including a spray nozzle array suspended in its settling chamber and fed by heated pressurized de-ionized water to create supercooled droplets, a snow gun also located in the settling chamber, and a spray rig at the nozzle exit, to create a wide range of particle sizes from a few µm up to mm size range to create extreme Wx conditions. These set-ups, together with a range of cold Ta and RHw, plus a wide range of Uh, enabled simulation of severe Wx conditions, including icing, Vis, strong Uh and U’, ice fog and frost, freezing fog, heavy snow, and blizzard conditions. Overall, the results from the CWT simulations supported by the Ontario Tech University AViation MEteorological Supersite (AVMES) observations will be summarized for the aviation operations representing cold environments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».