Ensemble Sensitivity of Precipitation Type to Initial Conditions for a Major Freezing Rain Event in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The predictability of precipitation type in a January 2017 winter storm over the northeastern United States and southeastern Canada is examined using a convective-scale initial-condition ensemble with the Weather Research and Forecasting (WRF) Model. Real-time forecasts of the event by Environment and Climate Change Canada predicted 15–25 cm of snow accumulation in Montreal, Quebec, Canada. However, the initial 4 h of the event had 5–8 mm of freezing rain instead, followed by 7 cm of snow. While the total liquid-equivalent precipitation was consistent with the forecast, the unexpected freezing rain caused significant disruption in the Montreal region. The fraction of freezing precipitation (freezing rain and/or ice pellets) over the initial 4 h in Montreal varied greatly across the ensemble, with some members producing nearly all snow and others producing nearly all freezing precipitation. In members with larger fractions of freezing precipitation (as opposed to snow), the cyclone’s midlevel trough was displaced slightly to the northwest, and its downstream (eastern) edge was narrower, the latter of which was traced back to model initialization. These differences increased the midlevel southerly flow into southern Quebec, which both enhanced the horizontal warm advection and decreased the vertical cold advection leading up to the event. The consequent midlevel warming over Montreal in these members produced an above-zero layer that melted falling precipitation, leading to freezing upon contact with the ground. This case study highlights the value of convective-scale ensembles for identifying mechanisms by which initial synoptic-scale uncertainties lead to high-impact localized errors in precipitation type.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».