MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2060851448 · doi:10.1175/waf-d-13-00099.1

On the Dynamics, Thermodynamics, and Forecast Model Evaluation of Two Snow-Burst Events in Southern Alberta

2014· article· en· W2060851448 sur OpenAlexafffundabout
Shawn M. Milrad, John R. Gyakum, Kelly Lombardo, Eyad H. Atallah

Notice bibliographique

RevueWeather and Forecasting · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationColorado State University
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelClimatologyMesoscale meteorologyEnvironmental scienceMeteorologySnowMesoscale convective systemAtmospheric sciencesConvectionTroposphereSupercellGeologyThunderstormPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two high-impact convective snowband events (“snow bursts”) that affected Calgary, Alberta, Canada, are examined to better understand the dynamics and thermodynamics of heavy snowbands not associated with lake effects or the cold conveyor belt of synoptic-scale cyclones. Such events are typically characterized by brief, but heavy, periods of snow; low visibilities; and substantial hazards to automobile and aviation interests. Previous literature on these events has been limited to a few case studies across North America, including near the leeside foothills of the U.S. Rockies. The large-scale dynamics and thermodynamics are investigated using the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) North American Regional Reanalysis (NARR). Previously, high-resolution convection-explicit Weather Research and Forecasting Model (WRF) simulations have shown some ability to successfully reproduce the dynamics, thermodynamics, and appearance of convective snowbands, with small errors in location and timing. Therefore, WRF simulations are performed for both events, and are evaluated along with the NCEP North American Mesoscale (NAM) model forecasts. Both the NARR and WRF simulations show that while the two snow bursts are similar in appearance, they form as a result of different dynamic and thermodynamic mechanisms. The first event occurs downstream of an upper-tropospheric jet streak in a region of little synoptic-scale ascent, where ageostrophic frontogenesis helps to release conditional, dry symmetric, and inertial instability in an unsaturated environment. The inertial instability is determined to be related to fast flow over upstream high terrain. The second event occurs in a saturated environment in a region of Q-vector convergence (primarily geostrophic frontogenesis), which acts to release conditional, convective, and conditional symmetric instability (CSI).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWeather and ForecastingMême sujetMeteorological Phenomena and SimulationsTravaux en français237 207