Comparing Precipitation Particle Sizes and Phases from the Surface to Aloft during the In-Cloud Icing and Large-Drop Experiment (ICICLE)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precipitation sizes and types can vary significantly throughout an airport’s terminal airspace and pose a significant threat to aircraft safety. When an aircraft encounters supercooled drops, ice can accrete on the critical surfaces of the plane, resulting in decreased performance. This can be particularly problematic on takeoff and landing when it can limit a pilot’s options for escaping the hazard and/or removing ice buildup. By establishing relationships between hydrometeor sizes with height above ground, it may be possible to improve the diagnosis and forecasting of icing conditions within the terminal area knowing the ground-based observations of particle sizes. In this study, in situ and ground-based measurements of particle phase and size are compared to explore their horizontal and vertical variations within the terminal area. In situ microphysical data from five flights conducted during the In-Cloud Icing and Large-Drop Experiment (ICICLE) were used for this study. Ground-based in situ measurements of hydrometeor size and phase were also collected at stations collocated with airports in the region. In the stratiform cloud cases analyzed, the ground observations of precipitation aligned extremely well with the trends of the particle sizes observed aloft. In the convective cases, however, particle size at the surface differed by as much as 1.5 mm when compared to trends of particle sizes measured aloft. The type of cloud was found to be relevant to the spatial variations in particle size and phase. The challenges associated with using ground-based measurements to discern possible aircraft icing aloft are discussed.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».