Western Montana Snow Squall Climatology and Synoptic Patterns, 2000–2020
Notice bibliographique
Résumé
The rapid onset of whiteout conditions, from strong winds, blowing snow, and heavy snow, associated with snow squalls often results in hazardous travel conditions. Snow squalls bring pronounced impacts to the transportation sector, leading to accidents, fatalities, and significant travel delays. Given these impacts, historical frequencies, and the synoptic environments associated with snow squalls in western Montana were examined to develop forecast aides, primarily through synoptic pattern recognition, for meteorologists to identify and communicate snow squalls. A 20-yr climatology was constructed to identify events characterized by wind gusts ≥26 kt (30 mph) and visibility ≤0.8 km (0.5 mi). 74 snow squall events were identified from 2000 through 2020 across three ASOS sites: Missoula (KMSO), Kalispell (KGPI), and Butte (KBTM). The median duration of heavy (moderate) snow during snow squalls was 26 (34) min. A composite study utilizing these events was conducted using the NCEP North American Regional Reanalysis. The composite study along with surface observations, revealed three distinct snow squall patterns and types: orographic snow bands, Pacific cold fronts, and Canadian arctic fronts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».