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Record W6990965861

Étude de l'écoulement à fine-échelle avec un lidar doppler lors d'évènements de précipitations dans les Rocheuses canadiennes en 2019

2023· other· fr· W6990965861 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicMeteorological Phenomena and Simulations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFortress (chess)TerrainVery high frequency
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En Terrain complexe, l'orographie perturbe l'écoulement atmosphérique à toutes les échelles, ce qui affecte les interactions des particules qui précipitent dans l'atmosphère. Ces interactions ont des répercussions sur les conditions météorologiques à la surface et en altitude. À grande-échelle, le soulèvement dynamique est le processus principale responsable des précipitations orographiques. À des petites échelles, ces interactions sont attribuables à une multitude de processus, tels que le mécanisme de renforcement de la formation des précipitations (seeder-feeder mechanism en anglais), les changements de phases et la déposition préférentielle. Les caractéristiques et les types des hydrométéores reçus à la surface sont le résultat des conditions atmosphériques dans lesquelles ils se forment et précipitent, dû aux interactions entre ces particules et l'environnement. Cette étude vise à caractériser l'écoulement de fine-échelle associé à des évènements de précipitations survenus dans le sudest des Rocheuses canadiennes au printemps 2019. Des observations ont été collectées par des instruments de surface in-situ et de télédétection lors de la campagne de terrain de SPADE-2019. Les mesures ont été effectuées à deux différentes altitudes le long de la montagne Fortress en Alberta: Au pied de la montagne dans la vallée de Kananaskis (1591 m) et sur plus haut sur la montagne Fortress (2076 m), nommées Fortress Junction Station (FJS) et Fortress Powerline Station (FPS). Des stations automatiques ont mesuré les conditions météorologiques à la surface et des disdromètres optiques étaient déployés pour caractériser les types d'hydrométéores à la surface. Des lidars Doppler ont mesuré avec hauteprécision l'écoulement en trois dimensions de l'atmosphère au-dessus de chaque site, ainsi que la composition de la couche limite atmosphérique (CLA) et les couches de nuages et de précipitation. Ceci a permis d'investiguer l'écoulement de fine échelle comprenant les vents en trois dimensions ainsi que l'intensité et l'origine de la turbulence lors des 13 évènements de précipitation de la campagne Storms and Precipitation Across the Continental Divide Experiment (SPADE) en 2019. Une étude de cas plus approfondie de trois de ces évènements, en comparaison avec un cas de référence de ciel-clair fait l'objet de cette étude. Les vents de bas niveaux, l'intensité et les sources de turbulence incluant le cisaillement du vent, le contenu en aérosols, la structure de la CLA, la hauteur des couches nuageuses et de précipitations en altitude ainsi que les types d'hydrométéores à la surface sont étudiés et reliés entre eux. Les résultats montrent une plus grande variabilité dans l'écoulement et plus de turbulence à FPS qu'à FJS lors des évènements de précipitation. En comparaison avec la journée de ciel-clair où le réchauffement solaire domine la turbulence, les processus menant turbulence associée aux précipitations sont divers et incluent notamment les refroidissements en altitude, les chauffages près de la surface et le cisaillement du vent. La turbulence est aussi plus importante à des altitudes inférieures à la division continentale qu'au-dessus où l'écoulement synoptique est plus uniforme. La CLA est également plus profonde à FPS qu'à FJS. Aussi, les hydrométéores collectés à FPS sont plus solides et mixtes qu'à FJS oz il sont plus mixtes et liquides. Cette étude contribue à améliorer notre compréhension des interactions entre l'écoulement de fine-échelle et les précipitations dans les Rocheuses canadiennes pour mieux se préparer aux évènements de précipitation. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Terrain complexe, couche limite planétaire, vent, Lidar Doppler, turbulence, précipitation, disdromètre optique, convection, cisaillement du vent, Rocheuses canadiennes, météorologie

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.693
Threshold uncertainty score0.611

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.199
Teacher spread0.184 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2023
Admission routes1
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