On the Characteristics of and Processes Producing Winter Precipitation Types near 0°C
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article examines the types of winter precipitation that occur near 0°C, specifically rain, freezing rain, freezing drizzle, ice pellets, snow pellets, and wet snow. It follows from a call by M. Ralph et al. for more attention to be paid to this precipitation since it represents one of the most serious wintertime quantitative precipitation forecasting (QPF) issues. The formation of the many precipitation types involves ice-phase and/or liquid-phase processes, and thresholds in the degree of melting and/or freezing often dictate the types occurring at the surface. Some types can occur simultaneously so that, for example, ensuing collisions between supercooled raindrops and ice pellets that form ice pellet aggregates can lead to substantial reductions in the occurrence of freezing rain at the surface, and ice crystal multiplication processes can lead to locally produced ice crystals in the subfreezing layer below inversions. Highly variable fall velocities within the background temperature and wind fields of precipitation-type transition regions lead to varying particle trajectories and significant alterations in the distribution of precipitation amount and type at the surface. Physically based predictions that account for at least some of the phase changes and particle interactions are now in operation. Outstanding issues to be addressed include the impacts of accretion on precipitation-type formation, quantification of melting and freezing rates of the highly variable precipitation, the consequences of collisions between the various types, and the onset of ice nucleation and its effects. The precipitation physics perspective of this article furthermore needs to be integrated into a comprehensive understanding involving the surrounding and interacting environment.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle