The Ontario Winter Lake-Effect Systems Field Campaign: Scientific and Educational Adventures to Further Our Knowledge and Prediction of Lake-Effect Storms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intense lake-effect snowstorms regularly develop over the eastern Great Lakes, resulting in extreme winter weather conditions with snowfalls sometimes exceeding 1 m. The Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field campaign sought to obtain unprecedented observations of these highly complex winter storms. OWLeS employed an extensive and diverse array of instrumentation, including the University of Wyoming King Air research aircraft, five university-owned upper-air sounding systems, three Center for Severe Weather Research Doppler on Wheels radars, a wind profiler, profiling cloud and precipitation radars, an airborne lidar, mobile mesonets, deployable weather Pods, and snowfall and particle measuring systems. Close collaborations with National Weather Service Forecast Offices during and following OWLeS have provided a direct pathway for results of observational and numerical modeling analyses to improve the prediction of severe lake-effect snowstorm evolution. The roles of atmospheric boundary layer processes over heterogeneous surfaces (water, ice, and land), mixed-phase microphysics within shallow convection, topography, and mesoscale convective structures are being explored. More than 75 students representing nine institutions participated in a wide variety of data collection efforts, including the operation of radars, radiosonde systems, mobile mesonets, and snow observation equipment in challenging and severe winter weather environments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».