Quantification of the impact of latent heat associated with the freezing of supercooled drops at the surface during freezing rain over Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
The formation of winter precipitation is driven by ice-phase and liquid-phase processes, with the energy required for melting and freezing affecting both temperature and precipitation type. A major freezing rainstorm occurred in early April 2023 over Eastern Canada, causing damage to infrastructure and impacting the economy. The goal of this study is to investigate the impact of the latent heat release associated with freezing rain on the 2-m air temperature and the type of precipitation that reaches the surface. To illustrate the impacts of latent heat, the April storm was simulated using the Global Environmental Multiscale (GEM) model with the modified Predicted Particle Properties (P3) scheme. It was observed that the release of latent heat from freezing rain led to a rise in the 2-m air temperature, with rain recorded when temperatures exceeded 0 °C. The median cumulative freezing rain showed a 34.4 % decrease, while time for the median temperature to reach 0 °C decreased by 2.5 h. The results from the model suggest that temperature advection played a role in balancing the precipitation phase change. This study contributes to our knowledge of processes associated with maintaining or stopping freezing rain and improves our ability to mitigate its hazards.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».