Lake-Effect Mode and Precipitation Enhancement over the Tug Hill Plateau during OWLeS IOP2b
Notice bibliographique
Résumé
Improved understanding of the influence of orography on lake-effect storms is crucial for weather forecasting in many lake-effect regions. The Tug Hill Plateau of northern New York (hereafter Tug Hill), rising 500 m above eastern Lake Ontario, experiences some of the most intense snowstorms in the world. Herein the authors investigate the enhancement of lake-effect snowfall over Tug Hill during IOP2b of the Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field campaign. During the 24-h study period, total liquid precipitation equivalent along the axis of maximum precipitation increased from 33.5 mm at a lowland (145 m MSL) site to 62.5 mm at an upland (385 m MSL) site, the latter yielding 101.5 cm of snow. However, the ratio of upland to lowland precipitation, or orographic ratio, varied with the mode of lake-effect precipitation. Strongly organized long-lake-axis parallel bands, some of which formed in association with the approach or passage of upper-level short-wave troughs, produced the highest precipitation rates but the smallest orographic ratios. Within these bands, radar echoes were deepest and strongest over Lake Ontario and the coastal lowlands and decreased in depth and median intensity over Tug Hill. In contrast, nonbanded broad-coverage periods exhibited the smallest precipitation rates and the largest orographic ratios, the latter reflecting an increase in the coverage and frequency of radar echoes over Tug Hill. These findings should aid operational forecasts and, given the predominance of broad-coverage lake-effect periods during the cool season, help explain the climatological snowfall maximum found over the Tug Hill Plateau.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».