The Seasonal Snowfall Contributions of Different Snowstorm Types in Central New York State
Notice bibliographique
Résumé
Located at the eastern extent of the Great Lakes snowbelt, Central New York averages some of the highest annual snowfall totals east of the Rocky Mountains. This is in large part due to the variety of snowstorms that affect the region including lake-effect storms, coastal storms, and overrunning storms. Previous estimates suggest that lake-effect snowstorms account for approximately half of the seasonal snow in the Great Lakes basin, but ignore the spatial variability that exists within the region. Therefore, this study examines the seasonal snowfall contributions of the different snowstorm types to affect Central New York. Results suggest that although lake-effect snowstorms are the dominant snowstorm type in the region, their seasonal snowfall contributions vary between 13 and 48%. Although lake-effect snowstorms produce more snow during the peak and mid-seasons, their relative contribution is greatest during the early and mid-winter seasons. Generally, higher contributions occur near the Tug Hill Plateau, with lower contributions in southern Central New York. Instead, snowfall in southern Central New York is mostly dominated by Nor'easters (16–35%), with lesser contributions from Rocky lows (14–29%). Overrunning storms that originate in Canada (e.g., Alberta clippers) and non-cyclonic storms contribute the least to seasonal snowfall totals across Central New York; however, they are often the catalyst for lake-effect snowstorms in the region, as they advect continental polar air masses that destabilize across the lake. Understanding the actual snowfall contribution from different snowstorm types is needed for future climate predictions. Since the potential trajectory of future snowfall varies according to the type of storm, climate models must accurately predict the type of storm that is producing the snow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».