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Enregistrement W3108291880 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-10387

Investigation of the lake-effect on the local thunderstorm activity around the Lake Fertő, Hungary

2020· article· en· W3108291880 sur OpenAlexaboutno aff
Gayane Karapetyan, Veronika Barta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThunderstormPrecipitationEnvironmental scienceLightning (connector)Atmosphere (unit)Atmospheric sciencesClimatologyMeteorologyGeographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural and artificial lakes are able to change the climate of their surroundings. These modifications are collectively known as lake effects and range from microscale to synoptic scale. The presence of the lake can cause negative effect on the local thunderstorm activity in summertime decreasing the convection and precipitation over lakes due to the greater stability created by the lower atmosphere and the colder surfaces of the lake [1, 2]. However, it also can have a positive impact on thundercloud generation when the temperature difference between air in 850 mb height and near earth's surface is more than 13 C causing instability in the atmosphere [3]. The main objective of the present study is to investigate the impact of Lake Fertő (Neusiedler See, located in Hungary and Austria) on local thunderstorm activity by applying statistical analysis on meteorological and lightning data and event studies. Data of the Blitzortung lightning location network, local meteorological data (temperature, precipitation) measured at stations around the lake, water temperature measured at Fertőrákos and temperature measured at 850 mb in Vienna station were used for the analysis. The local thunderstorm activity was investigated during summertime (May - September) in 2015, 2016 and 2017. Lightning distribution maps above and around the lake for the investigated period have been determined based on the Blitzortung data. According to the lightning distribution maps we can not observe any positive impact of the lake on the lightning activity when water temperature was higher than the air temperature around the lake. Furthermore, we can not conclude that there is a clear negative effect of the lake on the lightning activity based on the lightning distribution maps when the air temperature is higher than the water temperature. Nevertheless, there are some months when it seems a clear border between the lightning activity measured above the lake and at the coast (e. g. in June and July 2015, June 2016). The negative effect also seems to appear in some cases of the investigated local individual thunderstorms, namely the thunderstorm activity is larger above the surrounding surface than directly above the lake. This seems to strengthen the hypothesis that "Deep convection is not often formed in summer above the lakes, and existing storms dissipate significantly when moving above the lakes due to the greater stability created by the lower atmosphere and the colder surfaces of the lake" [1]. [1] Lyons, W. A., Some effects of Lake Michigan upon sqall lines and summertime convention. Proc. 9th Conf. Great Lakes Research, Great Lakes Res. Div. Publ. No. 15, University of Michigan, 259–273, 1966 [2] Scott, R. W., & Huff, F. A. . Impacts of the Great Lakes on Regional Climate Conditions. Journal of Great Lakes Research, 22(4), 845–863., 1996 [3] Wilson, J. W. : Effect of Lake Ontario on precipitation. Mon. Wea. Rev. 105, 207–214., 1977

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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