Initial soil moisture as a predictor of subsequent summer severe weather in the cropped grassland of the Canadian Prairie Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Soil moisture, along with the type and stage of the vegetation, influences the thermodynamic structure of the atmosphere by regulating heat and moisture fluxes to the planetary boundary layer. This study examined whether modeled areal-average root-zone soil moisture (RzSm) in the "wet" and in the "dry" regions of the cropped grassland of the Canadian Prairie Provinces had predictive value in determining whether these areas would subsequently have above or below average number-occurences and event-days of summer severe convective weather (i.e., tornadoes, large hail, heavy rains and/or damaging winds). RzSm, simulated by the Prairie Agro-climate Model, for the 1997 to 2003 growing-seasons was analyzed three times per season. Dry areas, with RzSm <_ 50% of available water holding capacity (AWHC), and wet areas, with RzSm > 50% of AWHC, were delineated post-snowmelt, on June 15th, and on July 15th. The areal-average RzSm levels in the *dry'and in the "wet" areas were calculated, and plotted against the relative number-of-occurrences and number-of-event-days which were recorded during the remainder of the growing season for each type of summer severe convective weather. In each case; the best-fit linear regression line, and the variance that it explained (r2 value) were computed. The hypothesis that the slope of each regression line was significantly different than zero was then tested. A relationship with r2 near or greater than 0.25, and with a regression line slope that was significantly different than zero, was selected as one which could have potential value in the climatological forecasting of summer severe convective weather. For most of the severe weather types, the relative number-of-occurrences and the relative number-of-event-days, which were recorded subsequent to the three dates on which the areal-average RzSm was determined, were greater over the "wet" areas than over the "dry" areas. This thesis represent an advancement in the development of our understanding of the linkage between RzSm and severe weather associated with moist deep convection in the cropped grassland of the Canadian Prairies. It demonstrated that modeling RzSm may improve climatological forecasts of severe convective weather.
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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 | 0,001 |
| 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 ».