Retrieval of vertical air motion in stratiform snow: «a case study»
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is an attempt to estimate the vertical air motion in stratiform snow region of a case study. The motivation is to search for a better understanding of the interesting precipitation and vertical velocity structure observed for this case by the X-band vertically-pointing radar of McGill University, where particles are decelerating in their fall at several height levels while the reflectivity field suggests an increase of snow mass. Three methods of retrieval of vertical air motion are explored: the adiabatic method that assumes conservation of potential energy and gives an estimation of the synoptic scale air motion; subtraction of fall speed of snow from Doppler vertical velocity measurements, the fall speed estimated from its relationship with two moments of the particle size distribution: radar reflectivity and Doppler velocity; and finally the kinematic method that gives the vertical wind by integration of horizontal divergence assuming air mass continuity. Each method of retrieval brought new elements to the analysis of vertical wind field, in space and in time, and all seem to agree on the observed fluctuations in vertical velocities to be mainly caused by air motion. Results of vertical wind at the large scale, obtained when necessary from retrieved fields by taking the time or spatial average, seem consistent with each other. They could be used as additional information derived from observations in data assimilation analysis systems, and provide a better initial guess of the atmospheric state to numerical models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».