Airborne Observations of Highly Variable and Complex Freezing Drizzle and Mixed-Phase Environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Airframe icing caused by interactions with supercooled cloud droplets and precipitation can pose a risk to aviation operations and life safety. The In-Cloud Icing and Large-drop Experiment (ICICLE) was conducted in January–March 2019 to capture measurements in freezing conditions in support of the Federal Aviation Administration (FAA) Terminal Area Icing Weather Information for NextGen (TAIWIN) program. The National Research Council of Canada’s Convair-580 research aircraft fulfilled the airborne data collection requirements for the ICICLE campaign and sampled icing clouds and atmospheric conditions over the midwestern United States. ICICLE flight 18, conducted on 17 February 2019, collected cloud and precipitation measurements during a widespread storm that generated supercooled small drops and freezing drizzle (FZDZ) within both liquid and mixed-phase regions. Supercooled liquid water content (LWC) typically ranged 0.30–0.45 g m−3 and exceeded 0.70 g m−3 in one instance. Maximum FZDZ diameters of 300–400 μm were commonly sampled near the base of clouds. Missed approaches performed at four Illinois airfields provided measurements of conditions from near ground level to above cloud top and supplied information regarding FZDZ formation and evolution. FZDZ was found to form at altitudes featuring relatively high LWC and sufficiently low droplet number concentrations. FZDZ formation zones were sometimes collocated with regions of atmospheric instability and/or wind shear. Flight through highly variable supercooled cloud droplet and FZDZ conditions resulted in significant Convair-580 airframe icing, highlighting the risk that icing conditions can pose to aircraft safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».