Ice Crystal Size Distributions in Tropical Mesoscale Convective Systems in the Vicinity of Darwin, Australia: Results from the HAIC/HIWC Campaign
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Total ice water content (IWC) derived from an isokinetic evaporator probe and ice crystal particle size distributions (PSDs) measured by a two-dimensional stereo probe and precipitation imaging probe installed on an aircraft during the 2014 European High Altitude Ice Crystals–North American High IWC field campaign (HAIC/HIWC) were used to characterize regions of high IWC consisting mainly of small ice crystals (HIWC_S) with IWC ≥ 1.0 g m −3 and median mass diameter (MMD) < 0.5 mm. A novel fitting routine developed to automatically determine whether a unimodal, bimodal, or trimodal gamma distribution best fits a PSD was used to compare characteristics of HIWC_S and other PSDs (e.g., multimodality, gamma fit parameters) for HIWC_S simulations. The variation of these characteristics and bulk properties (MMD, IWC) was regressed with temperature, IWC, and vertical velocity. HIWC_S regions were most pronounced in updraft cores. The three modes of the PSD reveal different dominant processes contributing to ice growth: nucleation for maximum dimension D < 0.15 mm, diffusion for 0.15 < D < 1.0 mm, and aggregation for D > 1.0 mm. The frequency of trimodal distributions increased with temperature. The volumes of equally plausible parameters derived in the phase space of gamma fit parameters increased with temperature for unimodal distributions and, for temperatures less than −27°C, for multimodal distributions. Bimodal distributions with 0.4 mm in the larger mode were most common in updraft cores and HIWC_S regions; bimodal distributions with 0.4 mm in the smaller mode were least common in convective cores.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».