The Influence of a Lake-to-Lake Connection from Lake Huron on the Lake-Effect Snowfall in the Vicinity of Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake-effect storms (LES) produce substantial snowfall in the vicinity of the downwind shores of the Great Lakes. These storms may take many forms; one type of LES event, lake to lake (L2L), occurs when LES clouds/snowbands develop over an upstream lake (e.g., Lake Huron), extend across an intervening landmass, and continue over a downstream lake (e.g., Lake Ontario). The current study examined LES snowfall in the vicinity of Lake Ontario and the atmospheric conditions during Lake Huron-to-Lake Ontario L2L days as compared with LES days on which an L2L connection was not present [i.e., only Lake Ontario (OLO)] for the cold seasons (October–March) from 2003/04 through 2013/14. Analyses of snowfall demonstrate that, on average, significantly greater LES snowfall totals occur downstream of Lake Ontario on L2L days than on OLO days. The difference in mean snowfall between L2L and OLO days approaches 200% in some areas near the Tug Hill Plateau and central New York State. Analyses of atmospheric conditions found more-favorable LES environments on L2L days relative to OLO days that included greater instability over the upwind lake, more near-surface moisture available, faster wind speeds, and larger surface heat fluxes over the upstream lake. Last, despite significant snowfalls on L2L days, their average contribution to the annual accumulated LES snowfall in the vicinity of Lake Ontario was found to be small (i.e., 25%–30%) because of the relatively infrequent occurrence of L2L days.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».