Lake-Effect Snowbands in Baroclinic Environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake-effect snowstorms are often observed to manifest as dominant bands, commonly produce heavy localized snowfall, and may extend large distances inland, resulting in hazards and high societal impact. Some studies of dominant bands have documented concomitant environmental baroclinity (i.e., baroclinity occurring at a scale larger than the width of the parent lake), but the interaction of this baroclinity with the inland structure of dominant bands has been largely unexplored. In this study, the thermodynamic environment and thermodynamic and kinematic structure of simulated dominant bands are examined using WRF reanalyses at 3-km horizontal resolution and an innovative technique for selecting the most representative member from the WRF ensemble. Three reanalysis periods are selected from the Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field campaign, encompassing 185 simulation hours, including 155 h in which dominant bands are identified. Environmental baroclinity is commonly observed during dominant-band periods and occurs in both the north–south and east–west directions. Sources of this baroclinity are identified and discussed. In addition, case studies are conducted for simulation hours featuring weak and strong along-band environmental baroclinity, resulting in weak and strong inland extent, respectively. These contrasting cases offer insight into one mechanism by which along-band environmental baroclinity can influence the inland structure and intensity of dominant bands: in the case with strong environmental baroclinity, inland portions of this band formed under weak instability and therefore exhibit slow overturning, enabling advection far inland under strong winds, whereas the nearshore portion forms under strong instability, and the enhanced overturning eventually leads to the demise of the inland portion of the band.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».