Surface Rainfall and Cloud-to-Ground Lightning Relationships in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between cloud-to-ground (CG) lightning and convective precipitation across Canada is examined. A database of coincident 6-hourly rain-gauge and lightning data, constructed from 64 weather stations spanning Canada's ecozones, from April to October 1999 to 2003, was used to calculate rainfall yields (defined as the ratio of the total volume of precipitation to the total CG flash count, in units of kilograms per flash (kg fl−1)). Warm season rain yields have been found to vary between 1.06 × 108 kg fl−1 and 21.8 × 108 kg fl−1 over the ecozones of eastern Canada and between 1.05 × 108 kg fl−1 and 41.5 × 108 kg fl−1 over western ecozones. The rainfall yields derived from station data were used to predict convective precipitation in 2004 and 2010. Overall, the warm season correlation coefficients between predicted and gauge-measured precipitation were 0.65 and 0.77 for 2004 and 2010, respectively, and 0.71 for both years combined. Regional differences reflecting the complexity of convective activity were found. Correlation coefficients of 0.69, 0.75, and 0.71 were obtained for 2004, 2010, and both years combined, respectively, for ecozones in eastern Canada and 0.50, 0.87, and 0.68, respectively, for ecozones in western Canada. A predictive capability to estimate convective rainfall using lightning information may be feasible in data-sparse regions without radar coverage, but the predictions exhibit greater uncertainty in some ecozones than in others and over the western region of Canada than over the eastern region, when ecozone-averaged rainfall yield relationships are used. RÉSUMÉ [Traduit par la rédaction] Nous examinons la relation entre les éclairs nuage–sol et les précipitations convectives au Canada. Nous nous sommes servis d'une base de données coïncidentes sur les hauteurs de pluie et le nombre d’éclairs par période de 6 heures, construite à partir de 64 stations météorologiques réparties dans les écozones du Canada, d'avril à octobre de 1999 à 2003, pour calculer les productions de pluie (définies comme le rapport du volume total de précipitations sur le nombre total d’éclairs nuage–sol, en unités de kilogrammes par éclair (kg fl−1)). Nous avons trouvé que les productions de pluie pendant la saison chaude variaient entre 1.06 × 108 kg fl−1 et 21.8 × 108 kg fl−1 dans les écozones de l'est du Canada et entre 1.05 × 108 kg fl−1 et 41.5 × 108 kg fl−1 dans les écozones de l'ouest. Nous avons utilisé les productions de pluie calculées à partir des données des stations pour prévoir les précipitations convectives en 2004 et 2010. Dans l'ensemble, pendant la saison chaude, les coefficients de corrélation entre les précipitations prévues et mesurées étaient de 0.65 et 0.77 pour 2004 et 2010, respectivement et de 0.71 pour les deux années combinées. Des différences régionales reflétant la complexité de l'activité convective sont ressorties. Nous avons obtenu des coefficients de corrélation de 0.69, 0.75 et 0.71 pour 2004, 2010 et les deux années combinées, respectivement, pour les écozones de l'est du Canada et 0.5, 0.87, et 0.68, respectivement, pour les écozones de l'ouest du Canada. Il pourrait être possible d'obtenir une capacité prédictive à estimer les hauteurs de pluie convective à partir des données sur la foudre dans les régions pauvres en données et sans couverture radar, mais les prévisions affichent une plus grande incertitude dans certaines écozones que dans d'autres et dans la région ouest du Canada plutôt que dans la région est quand on utilise les rapports de production de chutes de pluie moyennés par écozone.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».