Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice clouds play an important role in the hydrological cycle and climate change, and their impact on water and heat cycle is crucial depending on their macro‐ and microphysical properties. As ice fog, it also affects weather conditions such as visibility. Ice clouds and ice fog usually form at cold temperatures ( T < 0 °C), and their nucleation processes usually take place at T < −5 °C. They occur extensively at colder T . They are usually composed of only ice crystals although mixed‐phase particle can be found down to −40 °C, and below that T , droplets can freeze up spontaneously. The development of ice clouds needs some level of dynamical activity, e.g. updrafts and thermal instabilities in a lifting moist air layer. Ice fog is composed of many small particles and has less water content compared to ice clouds. Its impact on economy and on Earth's heat budget is still not understood properly. In situ observation of ice cloud and their monitoring using remote‐sensing platforms such as radar, LiDAR, and satellites can improve their predictions and help develop algorithms to retrieve their physical properties. In this article, the physical properties of ice cloud and ice fog are summarized using in situ and remote‐sensing observations, also focusing on the prediction issues related to forecast and climate models.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,020 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».