Changing Intrasynoptic Type Characteristics and Interannual Frequencies of Circulation Patterns Conducive to Lake-Effect Snowfall
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using a temporal synoptic index, synoptic-scale atmospheric patterns suitable for lake-effect snow downwind of Lakes Erie and Ontario are identified and analyzed from 1950 to 2009. In response to prior research noting a trend reversal of snowfall in this region, changes in the inherent meteorological characteristics and winter-season frequencies of lake-effect synoptic weather types are evaluated as possible forcing mechanisms. Four atmospheric patterns are identified during the December–February winter season as lake-effect synoptic types. Changes in inherent meteorological characteristics and winter frequencies of these types are attributed to between 88% and 95% of the observed snowfall changes during the study period. Decreasing air temperatures and surface pressures, increasing boundary layer instability, and changes toward stronger zonal flow are noted for multiple lake-effect synoptic types from 1950 to 1979 as likely forcing mechanisms of observed snowfall increases, on the order of nearly 1.0 cm yr−1 downwind of Lake Ontario per individual synoptic type. Similarly, the significant increases in the winter frequency of multiple lake-effect synoptic types also are attributed to some of the increases in snowfall. From 1980 to 2009, however, the lake-effect synoptic types remained relatively unchanged or decreased in frequency, as did snowfall totals. The results of this study indicate that changes in the synoptic-scale environment are a viable mechanism forcing snowfall trends, in addition to the more commonly considered seasonal temperature and lake-ice considerations, and should be incorporated into future discussions of lake-effect snowfall projections.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».