Influence of Lake Erie on a Lake Ontario Lake-Effect Snowstorm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Annual lake-effect snowstorms, which develop through surface buoyant instability and upward moisture transport from the Laurentian Great Lakes, lead to important local increases in snowfall to the south and east. Surface wind patterns during cold-air outbreaks often result in areas where the air is modified by more than one Great Lake. While it is known that boundary layer air that has crossed multiple lakes can produce particularly intense snow, few observations are available on the process by which this occurs. This study examines unique observations taken during the Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field project to document the process by which Lake Erie influenced snowfall that was produced over Lake Ontario on 28 January 2014. During the event, lake-effect clouds and snow that developed over Lake Erie extended northeastward toward Lake Ontario. OWLeS and operational observations showed that the clouds from Lake Erie disappeared (and snow greatly decreased) as they approached the Lake Ontario shoreline. This clear-air zone was due to mesoscale subsidence, apparently due to the divergence of winds moving from land to the smoother lake surface. However, the influence of Lake Erie in producing a deeper lake-effect boundary layer, thicker clouds, increased turbulence magnitudes, and heavier snow was identified farther downwind over Lake Ontario. It is hypothesized that the combination of a low-stability, high-moisture boundary layer as well as convective eddies and limited snow particles crossing the mesoscale subsidence region locally enhanced the lake-effect system over Lake Ontario within the plume of air originating over Lake Erie.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».