Recent cloud and aerosol observations from the NRC Convair-580 aircraft
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, there has been significant progress in in-situ characterization of cloud structures, microphysical properties, and aerosol content, as a result of new instrumentation and focused field studies. However, the difficulties with data collection in adverse conditions and limited number of aircraft campaigns as well as monitoring stations have resulted in significant observational gaps and high measurement uncertainties. These issues are most evident in remote regions. This presentation focuses on recent field campaigns conducted using the National Research Council of Canada‘s (NRC) Convair-580 aircraft, instrumented jointly by NRC and Environment and Climate Change Canada (ECCC). This twin-engine aircraft with wing-mounted pylons, is equipped with an array of commonly used cloud microphysics probes and aerosol instruments to sample in-situ, at altitudes of up to 7 km. The sampling range is extended further from the aircraft with active and passive remote sensing systems (lidars, radars and radiometer), providing cloud and precipitation structures many kilometres away. In the past year alone, over 150 hours of cloud data were collected in diverse environments, including the arctic and mid-latitude weather systems, in a number of collaborative projects. We present selected observations (e.g. aerosol, hydrometeor, and water content) from arctic and mid latitude clouds, which are complemented with the airborne remote-sensing for spatial characterization of the clouds. Lastly, we discuss the common uncertainties in such measurements. This overall characterization allows us to gain a better understanding of atmospheric processes, which will allow improved weather forecasting and increase safety and cost-effectiveness of air transportation worldwide.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».