Droplet Growth and Its Impact on Visibility During Freezing Fog Events from CFACT
Notice bibliographique
Résumé
Freezing fog is a type of cold fog that forms when the air temperature (Ta) is below 0℃. Although Ta is below 0℃, the water droplets can remain in a liquid state rather than freezing. Freezing-fog conditions can pose a significant hazard to aviation and marine operations because it can reduce visibility severely, and ice accumulates rapidly on the surfaces such as aircraft, ship, and roads. Observations collected during the CFACT (Cold Fog Amongst Complex Terrain) Project from 7 January – 24 February, representing cold-fog events over Heber Valley of Utah, are used in the analysis. The objectives of this study are to characterize freezing fog microstructure in detail with respect to droplet size distribution, critical diameter related to activation, and visibility. In the analysis, freezing fog (FZFG) and droplet size spectra will be examined theoretically and experimentally. The droplet activation and critical diameter forming in frozen-fog droplets will be revealed using the Köhler curve. The effect of the droplet-growth process on visibility changes for two cold-fog cases is examined and results are discussed. Preliminary analysis suggests that freezing-fog droplet growth strongly depends on environmental conditions, including Ta, relative humidity (RH), and liquid water content (LWC) as well as droplet number concentration (Nd). It is concluded that microphysical parameterizations should investigate freezing-fog droplet formation and growth in more detail because presently it is lacking in NWP predictions. 
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».