A Case Study of Processes Impacting Precipitation Phase and Intensity during the Vancouver 2010 Winter Olympics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate forecasting of precipitation phase and intensity was critical information for many of the Olympic venue managers during the Vancouver 2010 Olympic and Paralympic Winter Games. Precipitation forecasting was complicated because of the complex terrain and warm coastal weather conditions in the Whistler area of British Columbia, Canada. The goal of this study is to analyze the processes impacting precipitation phase and intensity during a winter weather storm associated with rain and snow over complex terrain. The storm occurred during the second day of the Olympics when the downhill ski event was scheduled. At 0000 UTC 14 February, 2 h after the onset of precipitation, a rapid cooling was observed at the surface instrumentation sites. Precipitation was reported for 8 h, which coincided with the creation of a nearly 0°C isothermal layer, as well as a shift of the valley flow from up valley to down valley. Widespread snow was reported on Whistler Mountain with periods of rain at the mountain base despite the expectation derived from synoptic-scale models (15-km grid spacing) that the strong warm advection would maintain temperatures above freezing. Various model predictions are compared with observations, and the processes influencing the temperature, wind, and precipitation types are discussed. Overall, this case study provided a well-observed scenario of winter storms associated with rain and snow over complex terrain.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».