Prediction of Lake-Effect Snow Using Convection-Allowing Ensemble Forecasts and Regional Data Assimilation
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake-effect snow (LES) is a cold-season mesoscale convective phenomenon that can lead to significant snowfall rates and accumulations in the Great Lakes region of the United States. While limited-area numerical weather prediction models have shown skill in prediction of warm-season convective storms, forecasting the sharp nature of LES precipitation timing, intensity, and location is difficult because of model error and initial and boundary condition uncertainties. Ensemble forecasting can incorporate and quantify some sources of forecast error, but ensemble design must be considered. This study examines the relative contributions of forecast uncertainties to LES forecast error using a regional convection-allowing data assimilation and ensemble prediction system. Ensembles are developed using various methods of perturbations to simulate a long-lived and high-precipitation LES event in December 2013, and forecast performance is evaluated using observations including those from the Ontario Winter Lake-Effect Systems (OWLeS) campaign. Model lateral boundary conditions corresponding to weather conditions beyond the Great Lakes region play an influential role in LES precipitation forecasts and their uncertainty, as evidenced by ensemble spread, particularly at lead times beyond one day. A strong forecast dependence on regional initial conditions was shown using data assimilation. This sensitivity impacts the timing and intensity of predicted precipitation, as well as band location and orientation assessed with an object-based verification approach, giving insight into the time scales of practical predictability of LES. Overall, an assimilation-cycling convection-allowing ensemble prediction system could improve future lake-effect snow precipitation forecasts and analyses and can help quantify and understand sources of forecast uncertainty.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle