Characteristics of Lake-Effect Precipitation over the Black River Valley and Western Adirondack Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Potential factors affecting the inland penetration and orographic modulation of lake-effect precipitation east of Lake Ontario include the environmental (lake, land, and atmospheric) conditions, mode of the lake-effect system, and orographic processes associated with flow across the downstream Tug Hill Plateau (herein Tug Hill), Black River valley, and Adirondack Mountains (herein Adirondacks). In this study we use data from the KTYX WSR-88D, ERA5 reanalysis, New York State Mesonet, and Ontario Winter Lake-effect Systems (OWLeS) field campaign to examine how these factors influence lake-effect characteristics with emphasis on the region downstream of Tug Hill. During an eight-cool-season (16 November–15 April) study period (2012/13–2019/20), total radar-estimated precipitation during lake-effect periods increased gradually from Lake Ontario to upper Tug Hill and decreased abruptly where the Tug Hill escarpment drops into the Black River valley. The axis of maximum precipitation shifted poleward across the northern Black River valley and into the northwestern Adirondacks. In the western Adirondacks, the heaviest lake-effect snowfall periods featured strong, near-zonal boundary layer flow, a deep boundary layer, and a single precipitation band aligned along the long-lake axis. Airborne profiling radar observations collected during OWLeS IOP10 revealed precipitation enhancement over Tug Hill, spillover and shadowing in the Black River valley where a resonant lee wave was present, and precipitation invigoration over the western Adirondacks. These results illustrate the orographic modulation of inland-penetrating lake-effect systems downstream of Lake Ontario and the factors favoring heavy snowfall over the western Adirondacks. Significance Statement Inland penetrating lake-effect storms east of Lake Ontario affect remote rural communities, enable a regional winter-sports economy, and contribute to a snowpack that contributes to runoff and flooding during thaws and rain-on-snow events. In this study we illustrate how the region’s three major geographic features—Tug Hill, the Black River valley, and the western Adirondacks—affect the characteristics of lake-effect precipitation, describe the factors contributing to heavy snowfall over the western Adirondacks, and provide an examples of terrain effects in a lake-effect storm observed with a specially instrumented research aircraft.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».