Aspects of melting and the radar bright band
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The melting of snow as it falls through the 0 °C level is a significant meteorological process that is important for its impact as the bright band of enhanced reflectivity in radar observations. Thus, it is necessary to understand the variability of the phenomena and to determine the factors upon which it depends. This paper reports on preliminary investigations into the observations of the bright band over the UK using vertically pointing radar. These results are compared with output from a simple model of the melting of snowflakes and with other observations from Canada and the Netherlands. The vertical depth of the bright band was determined from the vertical pointing radar data for four cases of widespread frontal rainfall. An increase in the depth of the bright band was seen with increasing background reflectivities. Depths of 100–150 m at 10 dBZ increased to 200–400 m at 25 dBZ. Results from a simple model of the melting of snowflakes were compared with the vertical pointing radar observations. Similar trends were seen in the model output, but in general the model produced deeper but less intense bright bands. Notable in the model results was the lack of strong dependence of the depth on vertical air motions. Indeed, the bright band depth only increased by approximately 30 m in a downdraft of 1 m s−1. Comparisons of the bright band characteristics with other observations from elsewhere show that the bright band depth was similar to that observed by Klaasen (1988) in the Netherlands, but shallower than those observed by Fabry & Zawadski (1995) in Canada. Copyright © 2001 Royal Meteorological Society
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».