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Enregistrement W4295182681 · doi:10.1175/wcas-d-22-0026.1

Density Altitude: Climatology of Daily Maximum Values and Evaluation of Approximations for General Aviation

2022· article· en· W4295182681 sur OpenAlex
Daniel J. Halperin, Thomas A. Guinn, Sarah Strazzo, R. L. Thomas

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueWeather Climate and Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace and Aviation Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumidityEnvironmental scienceAltitude (triangle)Density of airDew pointMeteorologyRange (aeronautics)AviationAtmospheric sciencesRelative humidityEffects of high altitude on humansClimatologyGeographyMathematicsEngineeringGeologyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Density altitude (DA) is an aviation parameter that helps determine specific aircraft performance characteristics for the expected atmospheric conditions. However, there are currently no detailed graphical tools for general aviation (GA) pilot education demonstrating the spatial and temporal variation of DA to help improve situational awareness. In this study, the fifth-generation European Centre for Medium-Range Weather Forecasts atmospheric reanalysis of the global climate (ERA5) dataset is used to construct a 30-yr monthly climatology of DA for the conterminous United States. Several DA characteristics are also investigated, including the effect of humidity on DA, the determination of reasonable worst-case conditions, and the applicability of two DA rules of thumb (ROTs). Maximum values of DA (worst aircraft performance) occur during July, reaching 3600 m over areas with high surface elevations. Humidity, while tertiary to the effects of temperature and pressure, causes the DA to increase from their dry values by more than 140 m as far north as the U.S.-Canada border. The dry DA ROT performs well for all conditions outside of strong tropical cyclones, where GA flights would not be expected. The ROT to correct for the effects of humidity performs well except in high elevations or when the dewpoint temperatures fall outside the applicable range of ≥5°C. When applied outside this range, in some situations, DA errors can be greater than if no humidity correction were applied. Therefore, a new ROT to correct for humidity is introduced here that extends the applicable dewpoint temperature range to ≥−28°C and reduces errors in estimated DA. Significance Statement The impacts of density altitude on aircraft performance have led to numerous general aviation (GA) accidents. This study helps GA pilots better understand the spatial and temporal variability in density altitude, thereby increasing their situational awareness during flight planning. This study also evaluates commonly used approximations to estimate density altitude, so pilots can understand the situations where these approximations are (in)applicable. Results suggest the need for a humidity correction approximation when dewpoint temperatures are <5°C, which is introduced in this study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle