Misreporting of Freezing Fog during Snowfall Conditions in U.S. METAR Observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Misreported weather conditions at airports can cause significant and unnecessary flight delays and cancellations, while increasing costs to the airlines. In 2022, updates to the Federal Aviation Administration (FAA) holdover time tables for aircraft ground deicing operations included guidance for snow (SN) mixed with freezing fog (FZFG). Holdover time tables provide information on the length of time (i.e., holdover time) anti-icing fluids will protect the aircraft prior to takeoff under various winter weather conditions. The new holdover times for SN mixed with FZFG are significantly shorter than the holdover times for SN or FZFG reported individually. Prior to the introduction of this guidance, pilots would often assess the SN and FZFG conditions individually and use the most conservative holdover time between the two weather conditions. The new guidance has led pilots and ground deicing crews to express concern that FZFG conditions are often reported with SN when FZFG is not present. To assess this, 1-min-observation data from selected Automated Surface Observing System (ASOS) locations prone to SN and FZFG conditions were analyzed to determine if an FZFG signal could be detected using measurements other than visibility during SN conditions. Additionally, Meteorological Aerodrome Reports (METARs) from two nearly collocated airports (one in the United States and one in Canada) were analyzed since Canada relies on human observers to report obscurations, including FZFG. The outcome of both methods indicates a significant number (∼85%) of misreported FZFG reports during SN conditions and provides a basis for improving the automated weather-reporting algorithms. Significance Statement The purpose of this work is to demonstrate a problem with the method for automatically reporting freezing fog with snow conditions using the current automated weather observing systems in the United States. The key findings show that freezing fog is misreported with snow conditions at least 85% of the time. Incorrect reporting of freezing fog conditions with snow can have significant impacts on aircraft ground deicing operations, resulting in unnecessary flight delays and cancellations, and may require the aircraft to be deiced multiple times unnecessarily, leading to increased costs and decreased efficiency during winter conditions for airline operators.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».