Understanding Microphysical Processes Occurring in Lake-Effect Snowbands Using Quasi-Vertical Profiles of WSR-88D Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Knowing the composition and microphysical processes that occur in lake-effect precipitation systems is important in making sure models capture these processes accurately, and could aid forecasters in predicting snow totals and snow water equivalents. Many studies have shown that processes such as riming and dendritic growth can be seen in dual-polarization radar data through parameters such as equivalent radar reflectivity factor, differential reflectivity (ZDR), correlation coefficient, and differential phase. This research examines WSR-88D data from the KTYX (Montague, NY) radar located on the Tug Hill Plateau for several long-lake-axis-parallel lake-effect systems from the Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field campaign which took place in the winter of 2013-2014, and more recent cases from the winter of 2017-2018. Quasi-vertical profiles (QVPs), in which the radar parameters are azimuthally averaged at a fixed elevation angle and time, were generated. The spatial and temporal variations of reflectivity and the dual-polarization parameters seen in the QVPs were compared with other datasets including surface observations, vertically-pointing micro-rain radars (MRRs), and aircraft data. QVP results show variations in dual-polarization parameters which, along with other datasets, can be used to characterize processes occurring within the bands such as riming and aggregation. Multiple cases show transitions from higher ZDR aloft to near 0 ZDR at the surface. The higher elevation angle QVPs agree well with the MRR data, which shows that QVPs can be applied in lake-effect events, as long as the band is directly over the radar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».