Aircraft Observations of Orographic Cloud and Precipitation Features over Southern Baffin Island, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates cloud and precipitation features over the orography of southern Baffin Island in the southeast Canadian Arctic during the Storm Studies in the Arctic (STAR) field project in autumn 2007. Three case studies provide the basis for a comparative analysis of how cloud and precipitation features from upstream ocean regions are modified by the orography, in addition to the variability of these features over diverse synoptic and sea-ice conditions. Using data collected by a research aircraft with an onboard W-band Doppler radar and microphysical instrumentation, multiple factors were found to play roles in enhancing and/or reducing cloud and precipitation over the orography of the region. Gravity waves, terrain shape, atmospheric stability, and atmosphere–ocean exchanges were all associated with precipitation enhancement. In addition, several factors that reduce precipitation were identified, including sublimation, high sea-ice extent, and low-level blocking in the upstream environment. Accretion and aggregation were identified as important particle growth mechanisms over the orography. By increasing particle density and/or mass, the probability of ice particles precipitating to the surface increased. These results indicate that the complexity of these critical features over terrain in high-latitude regions poses considerable challenges for modelling.
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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) | 0,004 | 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 ».