Regional Thermodynamic Characteristics Distinguishing Long- and Short-Duration Freezing Rain Events over North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freezing rain is an especially hazardous winter weather phenomenon that remains particularly challenging to forecast. Here, we identify the salient thermodynamic characteristics distinguishing long-duration (six or more hours) freezing rain events from short-duration (2–4 h) events in three regions of the United States and Canada from 1979 to 2016. In the northeastern United States and southeastern Canada, strong surface cold-air advection is not common during freezing rain events. Colder onset temperatures at the surface and in the near-surface cold layer support longer-duration events there, allowing heating mechanisms (e.g., the release of latent heat of fusion when rain freezes at the surface) to act for longer periods before the surface reaches 0°C and precipitation transitions to rain. In the south-central United States, cold air at the surface is replenished via continuous cold-air advection, reducing the necessity of cold onset surface temperatures for event persistence. Instead, longer-duration events are associated with warmer and deeper >0°C warm layers aloft and stronger advection of warm and moist air into this layer, delaying its erosion via cooling mechanisms such as melting. Finally, in the southeastern United States, colder and especially drier onset conditions in the cold layer are associated with longer-duration events, with evaporative cooling crucial to maintaining the subfreezing surface temperatures necessary for freezing rain. Through an improved understanding of the regional conditions supporting freezing rain event persistence, we hope to provide useful information to forecasters in their attempt to predict these potentially damaging events.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».