Case studies characterizing fine-scale flow fields prior to precipitation events in the Canadian rockies using Doppler lidars
Notice bibliographique
Résumé
Orography can disturb atmospheric flow fields by affecting the flows's interactions with precipitating particles. Turbulence influences localized flow patterns and impacts the meteorological conditions at the surface and aloft. This study aims to characterize the origin of turbulence prior to and during precipitation events. Automatic measurements were collected at two different elevations in the south-eastern Canadian Rockies: Fortress Junction Station (FJS) in the valley (1591 m MSL) and Fortress Powerline Station (FPS) at a higher elevation (2076 m MSL). Doppler lidars collected measurements for high-precision (spatial and temporal) atmospheric motion, three-dimensional wind fields, planetary boundary layer (PBL) properties, cloud, and precipitation layers. The turbulence origin and intensity of the fine-scale flow were characterized. We conducted an in-depth investigation of one event associated with heavy precipitation and compared the data from that event with a clear-sky reference day. Data reveals higher wind variability and turbulence at the high elevation site (FPS), with a thicker PBL and more solid hydrometeor compared to the lower elevation site (FJS). The turbulence originated either from surface heating, cooling from aloft, or hydrometeor phase change depending on the time of day, altitude, and atmospheric conditions. Overall, this study provides new experimental observations of the interactions between fine-scale flow fields, small scale turbulence processes, and precipitation in the Canadian Rockies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».