Coincident in situ and triple-frequency radar airborne observations in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The dataset collected during the Radar Snow Experiment (RadSnowExp) presents the first-ever airborne triple-frequency radar observations combined with almost perfectly co-located and coincident airborne microphysical measurements from a single platform, the National Research Council Canada (NRC) Convair-580 aircraft. The potential of this dataset is illustrated using data collected from one flight during an Arctic storm, which covers a wide range of snow habits from pristine ice crystals and low-density aggregates to heavily rimed particles with maximum size exceeding 10 mm. Three different flight segments with well-matched in situ and radar measurements were analyzed, giving a total of 49 min of triple-frequency observations. The in situ particle imagery data for this study include high-resolution imagery from the Cloud Particle Imager (CPI) probe, which allows accurate identification of particle types, including rimed crystals and large aggregates, within the dual-frequency ratio (DFR) plane. The airborne triple-frequency radar data are grouped based on the dominant particle compositions and microphysical processes (level of aggregation and riming). The results from this study are consistent with the main findings of previous modeling studies, with specific regions of the DFR plane associated with unique scattering properties of different ice habits, especially in clouds where the radar signal is dominated by large aggregates. Moreover, the analysis shows close relationships between the triple-frequency signatures and cloud microphysical properties (particle characteristic size, bulk density, and level of riming).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».