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Enregistrement W4402230884 · doi:10.1175/bams-d-23-0176.1

Winter Lightning to the Lee of Lake Ontario: The Lake-Effect Electrification (LEE) Field Campaign

2024· article· en· W4402230884 sur OpenAlexaboutno aff
Scott M. Steiger, Eric C. Bruning, Vanna Chmielewski, Geoffrey T. Stano, John M. Trostel, Kristin M. Calhoun, Kaitlyn R. Jesmonth, Bee Lamsma, Timothy J. Lang, Shaun Laurinaitis, Jessica Losego, Jacquelyn Ringhausen, Michael J. Stock, Yonggang Wang, Sean Waugh, Stephanie A. Weiss, Thomas Weist, Thomas White

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrificationLightning (connector)MeteorologyEnvironmental scienceField (mathematics)GeographyEngineeringPhysicsElectricityElectrical engineeringMathematicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The National Science Foundation–sponsored Lake-Effect Electrification (LEE) field campaign intensive observation periods occurred between November and early February 2022–23 across the eastern Lake Ontario region. Project LEE documented, for the first time, the total lightning and electrical charge structures of lake-effect storms and the associated storm environment using a lightning mapping array (LMA), a mobile dual-polarization X-band radar, and balloon-based soundings that measured vertical profiles of temperature, humidity, wind, electric field, and hydrometeor types. LEE also observed abundant wind turbine-initiated lightning, which is climatologically more likely during the winter. The frequent occurrence of intense lake-effect storms and the proximity of a wind farm with nearly 300 turbines each more than 100 m tall to the lee of Lake Ontario provided an ideal laboratory for this study. The field project involved many undergraduate (>20) and graduate students. Some foreseen and unforeseen challenges included clearing the LMA solar panels of snow and continuous operation in low-sunlight conditions, large sonde balloons prematurely popping due to extremely cold conditions, sonde line breaking, recovering probes in deep snow in heavily forested areas, vehicles getting stuck in the snowpack, and an abnormally dry season for parts of the LEE domain. In spite of these difficulties, a dataset was collected in multiple lake-effect snowstorms (11 observation periods) and one extratropical cyclone snowstorm that clarifies the electrical structure of these systems. A key finding was the existence of a near-surface substantial positive charge layer (1 nC m −3 ) near the shoreline during lake-effect thunderstorms. Significance Statement Winter lightning is an exciting phenomenon and important to study as man-made objects (e.g., wind turbines) can be more likely to be struck this time of year. We involved over 20 undergraduate students in collecting total lightning, mobile radar, and sounding (e.g., electric field) data in several lake-effect storms. These storms have been known to have substantial electrification and occur many times each winter in a small, consistent region east of Lake Ontario. We analyzed 246 lightning flashes from the main data collection period, and over a third of them were associated with towers. The results from this study will have impacts on our general understanding of electrification in winter and summer storms.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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