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Enregistrement W4285593294 · doi:10.5194/acp-2022-429

Heavy snowfall event over the Swiss Alps: Did wind shear impact secondary ice production?

2022· preprint· en· W4285593294 sur OpenAlexaff
Zane Dedekind, Jacopo Grazioli, Philip H. Austin, Ulrike Lohmann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésGraupelSnowAtmospheric sciencesPopulationMesocycloneWind shearEnvironmental scienceGeologyMeteorologyWind speedDoppler radarPhysicsDoppler effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Intense dual-polarization Doppler signatures in conjunction with strong vertical wind shear were observed by an X-band weather radar during a winter high precipitation event over the Swiss Alps. An enhancement of differential phase shift (Kdp > 1° km−1) around −15 °C suggested that a large population of oblate ice particles was present in the atmosphere. Here, we will show that ice-graupel collisions are a likely origin of this population. We perform sensitivity simulations that include ice-graupel collisions of a cold frontal passage to investigate whether these simulations can capture the event better and whether the vertical wind-shear had an impact on the secondary ice production (SIP) rate. The simulations are conducted with the Consortium for Small scale Modeling (COSMO), at a 1 km horizontal grid spacing in the Davos region in Switzerland. The rime-splintering simulations could not reproduce the high ice number concentrations, produced too large ice particles and therefore overestimated the radar reflectivity. The collisional-breakup simulations reproduced both the measured horizontal reflectivity and the ground-based observations of hydrometeor number concentration more accurately (∼ 20 L−1). During 14:30–15:45 UTC the vertical wind shear strengthened by 60 % within the region favorable for SIP. Calculation of the mutual information between the SIP rate and vertical wind shear and updraft velocity suggested that the SIP rate is best predicted by the vertical wind shear rather than the updraft velocity. The ice-graupel simulations were insensitive to the conversion rate size restriction from ice to graupel and snow to graupel.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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