Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS): Bulk Characteristics and Kinematic Evolution of Misovortices in Long-Lake-Axis-Parallel Snowbands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During the Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field campaign, 12 long-lake-axis-parallel (LLAP) snowband events were sampled. Misovortices occurred in 11 of these events, with characteristic diameters of ~800 m, differential velocities of ~11 m s−1, and spacing between vortices of ~3 km. A detailed observational analysis of one such snowband provided further insight on the processes governing misovortex genesis and evolution, adding to the growing body of knowledge of these intense snowband features. On 15–16 December 2013, a misovortex-producing snowband was exceptionally well sampled by ground-based OWLeS instrumentation, which allowed for integrated finescale dual-Doppler and surface thermodynamic analyses. Similar to other studies, horizontal shearing instability (HSI), coupled with stretching, was shown to be the primary genesis mechanism. The HSI location was influenced by snowband-generated boundaries and location of the Arctic front relative to the band. Surface temperature observations, available for the first time, indicated that the misovortices formed along a baroclinic zone. Enhanced mixing, higher radar reflectivity, and increased precipitation rate accompanied the vortices. As the snowband came ashore, OWLeS participants indicated an increase in snowfall and white out conditions with the passage of the snowband. A sharp, small-scale pressure drop, coupled with winds of ~16 m s−1, marked the passage of a misovortex and may be typical of snowband misovortices.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».