Multiscale Analysis of the 7 December 1998 Great Salt Lake–Effect Snowstorm
Notice bibliographique
Résumé
The large-scale and mesoscale structure of the Great Salt Lake–effect snowstorm of 7 December 1998 is examined using radar analyses, high-density surface observations, conventional meteorological data, and a simulation by the Pennsylvania State University–National Center for Atmospheric Research fifth generation Mesoscale Model (MM5). Environmental conditions during the event were characterized by a lake–700-hPa temperature difference of up to 22.5°C, a lake–land temperature difference as large as 10°C, and conditionally unstable low-level lapse rates. The primary snowband of the event formed along a land-breeze front near the west shoreline of the Great Salt Lake. The snowband then migrated eastward and merged with a weaker snowband as the land-breeze front moved eastward, offshore flow developed from the eastern shoreline, and low-level convergence developed near the midlake axis. Snowfall accumulations reached 36 cm and were heaviest in a narrow, 10-km-wide band that extended downstream from the southern shore of the Great Salt Lake. Thus, although the Great Salt Lake is relatively small in scale compared to the Great Lakes, it is capable of inducing thermally driven circulations and banded precipitation structures similar to those observed in lake-effect regions of the eastern United States and Canada.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».