Synoptic Patterns Associated with Northeast and Southeast Ice Storms
Notice bibliographique
Résumé
Wintertime storms that produce precipitation events such as snow, freezing rain, and ice pellets cause significant damage to utility services and disrupt travel. These synoptic systems involve deep isothermal regions where warm, moist air over-runs surface sub-freezing air. Much attention has been focused on Northeast ice storms, where a study by Cortinas et al. (2004) identified the Northeast as the region with the highest spatial distribution of freezing rain and ice pellets. Castellano (2012) also identified 2 types events where ice storms occur in the Northeast as a result of cold-air intrusions from Canada and from an absence of cold air. However, little else is known about the synoptic evolution of the storms. Therefore this study analyzes the dynamic and thermodynamic conditions of ice events along the east coast. The National Climatic Data Center (NCDC) Storm Events Database is used to pull the dates of ice storms from the Northeast and Southeast climate regions for 1996-2013. The spatial coverage of each ice storm is computed from county size data. A separation technique is then used to isolate larger storms from smaller storms. In addition, a grouping method is applied to objectively identify cyclone tracks. Next, we analyze the synoptic control of ice storms from both regions in an effort to identify difference between Northeast and Southeast cases. For the ice storms gathered from the Storm Events Database, composites are generated for sea level pressure, 2-meter temperatures, 2-meter temperature anomalies, and 850-500 hPa dθ/dz from reanalysis data. Separately, MODIS retrievals of optical thickness, cloud-top pressure and temperature are analyzed to understand the cloud characteristics of the ice storms. A comparison of the composites for the Southeast and Northeast storms suggests that the size differences relate in part to the synoptic structure, where 3 Northeast storms typically occur as a result of warm frontal features or the occlusion phase of a cyclone. For the Southeast, most storms occur as a result of frontal features. Finally, case studies are analyzed for a Northeast and Southeast storm that occurred on December 11, 2008 and January 26, 2004 respectively. For these events vertical cross-sections of temperature and zonal wind amplitude are analyzed to understand the thermodynamic conditions of ice storms. In addition, NCEP Stage IV radar data is utilized along with the concept of a partial thickness and elevated warm layer method as a precursor for predicting ice storms. For the Northeast case study the partial thickness method verifies. The vertical cross-sections not only confirm findings from Martner et al. (1993) that an elevated warm layer exists above a shallow subfreezing cold layer, but it verifies the elevated warm layer method for predicting freezing rain for the Southeast case-study.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».