Variability and predictability of precipitation type and accumulation during near-freezing surface conditions during WINTRE-MIX
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> While near-freezing precipitation events have large impacts on human and natural systems, fundamental challenges remain in our ability to adequately observe, diagnose, simulate, and predict these events. The Winter Precipitation Type Research Multiscale Experiment (WINTRE-MIX) was designed to study the multiscale processes influencing the variability and predictability of p-type (rain, drizzle, freezing rain, freezing drizzle, wet snow, ice pellets, and snow) as well as the precipitation accumulation under near-freezing surface conditions. The experiment was conducted in February-March 2022 in the vicinity of Montreal. The field campaign utilized operational networks (New York State Mesonet, Canada Foundation of Innovation Climate Sentinels) and research instruments like the NRC Convair-580 research aircraft with a suite of in-situ and remote sensors, one C-band on Wheels (COW), two X-band Doppler on Wheels (DOWs) radars, mobile sounding systems, and manual p-type observation stations. We will analyze the variability of mesoscale cloud and precipitation structures and mesoscale flow during near-freezing surface conditions. Small-scale vertical motions within clouds (convective generating cells, coherent wave motions, and shear-driven turbulence) are shown to enhance the formation of ice in supercooled clouds, leading to the enhancement of surface snow or rain. Mesoscale precipitation bands, produced by either convergence of mesoscale terrain-channeled flows or by embedded disturbances within synoptic storms, locally enhance vertical motion, increase cloud depth, and intensify precipitation rates.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».