Lake-Effect Thunderstorms in the Lower Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cloud-to-ground (CG) lightning, radar, and radiosonde data were examined to determine how frequently lake-effect storms (rain/snow) with lightning occurred over and near the lower Great Lakes region (Lakes Erie and Ontario) from September 1995 through March 2007. On average, lake-effect lightning occurred on 7.9 days and with 5.8 storm events during a particular cool season (September–March). The CG lightning with these storms had little inland extent and was usually limited to a few flashes per storm. Some storms had considerably more, with the most intense storm (based on National Lightning Detection Network observations) producing 1551 CG flashes over a 4-day period. Thundersnow events were examined in more detail because of the rarity of this phenomenon across the United States. Most lake-effect thundersnow events (75%) occurred in November and December. An analysis of model sounding data using the Buffalo Toolkit for Lake Effect Snow (BUFKIT) software package in which lower boundary conditions can be modified by lake surfaces showed that thundersnow events had an 82% increase in the mean height of the −10°C level when compared with nonelectrified lake-effect snowstorms (1.2 vs 0.7 km AGL), had higher lake-induced equilibrium levels (EL; above 3.6 km AGL) and convective available potential energy (CAPE; >500 J kg−1), had low wind shear environments, and were intense, single-band storms. A nomogram of the altitude of the −10°C isotherm and EL proved to be useful in predicting lake-effect thundersnowstorms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».