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Enregistrement W3092996019 · doi:10.5194/essd-13-1233-2021

Meteorological observations collected during the Storms and Precipitation Across the continental Divide Experiment (SPADE), April–June 2019

2021· article· en· W3092996019 sur OpenAlexafffundabout
Julie M. Thériault, Stephen J. Déry, John W. Pomeroy, Hilary M. Smith, Juris Almonte, André Bertoncini, Robert W. Crawford, Aurélie Desroches-Lapointe, Mathieu Lachapelle, Zen Mariani, S. G. Mitchell, Jeremy Morris, Charlie Hébert-Pinard, Peter Rodriguez, Hadleigh D. Thompson

Notice bibliographique

RevueEarth system science data · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of ManitobaUniversity of SaskatchewanUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrecipitationStormGeologyClimatologyArcticWinter stormMeteorologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The continental divide along the spine of the Canadian Rockies in southwestern Canada is a critical headwater region for hydrological drainages to the Pacific, Arctic, and Atlantic oceans. Major flooding events are typically attributed to heavy precipitation on its eastern side due to upslope (easterly) flows. Precipitation can also occur on the western side of the divide when moisture originating from the Pacific Ocean encounters the west-facing slopes of the Canadian Rockies. Often, storms propagating across the divide result in significant precipitation on both sides. Meteorological data over this critical region are sparse, with few stations located at high elevations. Given the importance of all these types of events, the Storms and Precipitation Across the continental Divide Experiment (SPADE) was initiated to enhance our knowledge of the atmospheric processes leading to storms and precipitation on either side of the continental divide. This was accomplished by installing specialized meteorological instrumentation on both sides of the continental divide and carrying out manual observations during an intensive field campaign from 24 April–26 June 2019. On the eastern side, there were two field sites: (i) at Fortress Mountain Powerline (2076 m a.s.l.) and (ii) at Fortress Junction Service, located in a high-elevation valley (1580 m a.s.l.). On the western side, Nipika Mountain Resort, also located in a valley (1087 m a.s.l.), was chosen as a field site. Various meteorological instruments were deployed including two Doppler light detection and ranging instruments (lidars), three vertically pointing micro rain radars, and three optical disdrometers. The three main sites were nearly identically instrumented, and observers were on site at Fortress Mountain Powerline and Nipika Mountain Resort during precipitation events to take manual observations of precipitation type and microphotographs of solid particles. The objective of the field campaign was to gather high-temporal-frequency meteorological data and to compare the different conditions on either side of the divide to study the precipitation processes that can lead to catastrophic flooding in the region. Details on field sites, instrumentation used, and collection methods are discussed. Data from the study are publicly accessible from the Federated Research Data Repository at https://doi.org/10.20383/101.0221 (Thériault et al., 2020). This dataset will be used to study atmospheric conditions associated with precipitation events documented simultaneously on either side of a continental divide. This paper also provides a sample of the data gathered during a precipitation event.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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