The OWLeS IOP2b Lake-Effect Snowstorm: Shoreline Geometry and the Mesoscale Forcing of Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Long-lake-axis-parallel (LLAP) lake-effect precipitation systems that form when the flow is parallel to the long axis of an elongated body of water frequently produce intense, highly localized snowfall. Conceptual models of these LLAP systems typically emphasize the role of thermally forced land breezes from the flanking shorelines, with low-level convergence and ascent centered near the lake axis. In reality, other factors such as shoreline geometry and differential surface roughness can strongly influence LLAP systems. Here a WRF Model simulation is used to examine the mesoscale forcing of lake-effect precipitation over Lake Ontario during IOP2b of the Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field campaign. In the simulation, the large-scale flow, shoreline geometry, and differential surface heating and roughness contribute to the development of three major airmass boundaries. The first is a land-breeze front that forms along a bulge in the south shoreline between St. Catharines, Ontario, Canada, and Thirty Mile Point, New York; extends downstream over eastern Lake Ontario; and plays a primary role in the LLAP system development. The second is a land-breeze front that forms along the southeast shoreline near Oswego, New York; extends downstream and obliquely across the LLAP system near Tug Hill; and influences inland precipitation processes. The third is a convergence zone that extends downstream from the north shoreline near Point Petre, Ontario, Canada; and contributes to the intermittent development of lake-effect precipitation north of the primary LLAP system. These results highlight the multifaceted nature of LLAP system development over Lake Ontario, especially the contributions of shoreline geometry and mesoscale airmass boundaries.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».