Salut Marielle et Fred. Ci-joint 2 figures concernant les hydrométéores observés le 13 septembre (vol18 à Niamey) Ce sont 2 des pistes que je vous propose pour mieux quantifier les analyses manuelles sur la forme des hydrométéores. Pour lexposent de rugosité (fig 2) ce serait intéressant de le comparer localement à vos Indicateurs radar « brut » (ceux qui vous serve à la classification) Jai une autre méthode de classif pour détecter le degré de givrage sur les très gros hydrométéores (ceux de la figure 1 taille supérieur à 6.4 mm, qui napparaisse pas dans le calcul de nos PSD) composite). Je prépare une figure et vous lenvoie dès que possible (ce nest pas tout à fait au point) On en rediscute au tel la semaine prochaine Dautre part je vais poser sur le site FTP du labo les données en ASCII et le nouveau catalogue des gros objets (Je nai pas le pathword pour écrire, je le récupère ce lundi. Amicalement et à bientôt Christophe D.
Figure 1: Use of the trunquated images of hydrometeors to estimate the tail of PSD On the top: Number of images larger than 2mm from the 2DS probe (averaged on 10sec) (to be compared with complete image from PIP probe with the same diameter) On the bottom: Number of images larger than 6.4 mm from the PIP probe (not comparable with standard treatement of complete image) - Note the decorrelation of the largest particles regions, often observed on the edge of the medium diameter precipitating regions.
Figure 2 Prefactor A(top) and exponant B (bottom) of the best fit of the log-log scatter plot of the perimeter versus the squared surface of hydrometeor image sampled with the PIP probe The exponent (« rugosity exponent ») is characteristic of the dominant mode of growth of the population ( B=1 for drop, graupel and hail, B=2 for dendrite and pure aggrgates) Isometric growth B=1
Same as figure 1 and 2