The Evolution of Lake-Effect Convection during Landfall and Orographic Uplift as Observed by Profiling Radars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A pronounced snowfall maximum occurs about 30 km downwind of Lake Ontario over the 600-m-high Tug Hill Plateau (hereafter Tug Hill), a region where lake-effect convection is affected by mesoscale forcing associated with landfall and orographic uplift. Profiling radar data from the Ontario Winter Lake-effect Systems field campaign are used to characterize the inland evolution of lake-effect convection that produces the Tug Hill snowfall maximum. Four K-band profiling Micro Rain Radars (MRRs) were aligned in a transect from the Ontario coast onto Tug Hill. Additional observations were provided by an X-band profiling radar (XPR). Analysis is presented of a major lake-effect storm that produced 6.4-cm liquid precipitation equivalent (LPE) snowfall over Tug Hill. This event exhibited strong inland enhancement, with LPE increasing by a factor of 1.9 over 15-km horizontal distance. MRR profiles reveal that this enhancement was not due to increases in the depth or intensity of lake-effect convection. With increasing inland distance, echoes transitioned from a convective toward a stratiform morphology, becoming less intense, more uniform, more frequent, and less turbulent. An inland increase in echo frequency (possibly orographically forced) contributes somewhat to snowfall enhancement. The XPR observations reproduce the basic vertical structure seen by the MRRs while also revealing a suppression of snowfall below 600 m AGL upwind of Tug Hill, possibly associated with subcloud sublimation or hydrometeor advection. Statistics from 29 events demonstrate that the above-described inland evolution of convection is common for lake-effect storms east of Lake Ontario.
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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 | 0,001 | 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 ».