Seasonal, Monthly, and Weekly Distributions of NLDN and GLD360 Cloud-to-Ground Lightning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Annual maps of cloud-to-ground lightning flash density have been produced since the deployment of the National Lightning Detection Network (NLDN). However, a comprehensive national summary of seasonal, monthly, and weekly lightning across the contiguous United States has not been developed. Cloud-to-ground lightning is not uniformly distributed in time, space, or frequency. Knowledge of these variations is useful for understanding meteorological processes responsible for lightning occurrence, planning outdoor events, anticipating impacts of lightning on power reliability, and relating to severe weather. To address this gap in documentation of lightning occurrence, the variability on seasonal, monthly, and weekly scales is first addressed with NLDN flash data from 2005 to 2014 for the 48 states and adjacent regions. Flash density and the percentage of each season’s portion of the annual total are compiled. In spring, thunderstorms occur most often over southeastern states. Lightning spreads north and west until by June, most areas have lightning. New England, the northern Rockies, most of Canada, and the Florida Peninsula have a small percentage of lightning outside of summer. Arizona and portions of adjacent states have the highest incidence in July and August. Flash densities reduce in September in most regions. This seasonal, monthly, and weekly overview complements a recent study of diurnal variations of flashes to document when and where lightning occurs over the United States. NLDN seasonal maps indicate a summer lightning dominance in the northern and western United States that extends into Canada using data compiled from GLD360 network observations. GLD360 also extends NLDN seasonal maps and percentages into Mexico, the Caribbean, and offshore regions.
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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 découle