Solid snowfall rate estimation using a C‐band radar
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Snow water‐equivalent (SWE) estimation is important for meteorologists and hydrologists, but solid snowfall estimation (snow depth) is essential for on‐duty meteorologists, the snow removal authorities and airports. Such an estimation can help meteorologists better quantify solid snowfall amounts and allow them to issue more accurate alerts to designated agencies, cities, municipalities, airports or the public. These agencies and the public are usually more interested in snow depth. Data from the dual‐polarimetric C‐band King City radar (CWKR) near Toronto in Ontario, Canada, and solid snowfall observations from nearby Oakville were used to establish radar‐based solid‐snowfall algorithms. A nonlinear regression analysis method was used to develop two power‐law algorithms to estimate solid snowfall rates (cm/hr): one used reflectivity and the other both reflectivity and differential reflectivity. These algorithms directly determine snowfall rates (which can be translated to snow accumulation on the ground or snow depth), in contrast to the conventional radar‐based technique of estimating the melted snowfall rate (mm/hr), before applying a constant snow–liquid ratio (SLR) to obtain the solid snowfall rate. Both new algorithms were similar at estimating solid snowfall rates and showed far superior results when compared with the one currently used by Environment Canada which uses a constant SLR of 10:1. Although there is no unique SLR for any geographical area, the solid and SWE ground measurements from Oakville suggests a higher SLR (14:1) as a better representative value than that currently assumed. Further validation of the algorithm requires frequent accurate solid snowfall data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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