Improving Terminal Area Supercooled Large Drop Detection with One-Minute Ceilometer Profiles Obtained During the In-Cloud Icing and Large Drop Experiment (ICICLE)
Notice bibliographique
Résumé
The Federal Aviation Administration (FAA) Terminal Area Icing Weather Information for NexGen (TAIWIN) project seeks to develop and improve icing condition nowcasting and forecasting in airport terminal areas, with an emphasis on identifying and discriminating between small-drop (Appendix C) and large-drop (Appendix O) icing conditions. Remote sensing of clouds and precipitation via radar and satellite are invaluable in this pursuit, but one widely available remote sensing asset remains underutilized: the ceilometer. Installed at all 900+ Automated Surface Observing Stations (ASOSs) at airports across the conterminous United States, the Vaisala CL31 ceilometer currently provides cloud base height and sky coverage information for up to three cloud decks in hourly METAR observations. To produce such observations, the CL31 generates a vertical backscatter profile every minute to which it applies an algorithm to calculate cloud base heights and sky coverages. Once sky conditions have been calculated, the raw backscatter profiles are discarded. These discarded profiles may provide valuable insight into sub-cloud-base precipitation extent and structure due to the CL31’s 10-meter vertical resolution which is up to two orders of magnitude greater than that provided by a WSR-88D volume scan. To investigate such a possibility, the National Center for Atmospheric Research (NCAR) installed, operated, and archived data from a CL31 at Kalamazoo International Airport (KAZO) as part of a surface observing instrument suite during the FAA In-Cloud Icing and Large Drop Experiment (ICICLE) from January to March, 2019. Raw backscatter profiles are analyzed against other available meteorological datasets, including those from GOES-16, the WSR-88D located 74km away at Grand Rapids (KGRR), and the ICICLE dataset, to assess its applicability to terminal area icing diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».