The Severe Multi-Day October 2019 Snow Storm Over Southern Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A devastating storm struck southern Manitoba, Canada on 10–13 October 2019, producing a large region of mainly sticky and wet snow. Accumulations reached 75 cm, wind gusts exceeded 100 km h−1, and surface temperature (T) remained near 0°C (−1°C ≤ T ≤ 1°C) for up to 88 h. It produced the largest October snowfall and was the earliest to produce at least 20 cm since 1872 in Winnipeg. These factors led to unparalleled damage and power restoration challenges for Manitoba Hydro and, with leaves still largely on vegetation, the most damaging storm to Winnipeg’s trees ever recorded. The storm’s track was uncommon, and produced elevated convection related to buoyancy-driven instability and conditional symmetric instability (CSI), with a moist absolutely unstable layer (MAUL) near 500 hPa. Instabilities were released via lift through lower-tropospheric warm advection and frontogenesis, differential cyclonic vorticity advection, and jet streak dynamics. Precipitation bands, elevated convection, and lake effect snow bands enhanced local snowfall. Snow adhering to structures was not always wet but, when present, it sometimes occurred because of incomplete freezing of particles partially melted aloft in a near-surface (<100 m deep) inversion. Although other storms over the historical record have produced a similar combination of severe precipitation, temperature and wind conditions, none have done this for such a long period.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».