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Enregistrement W1967184305 · doi:10.1175/mwr-d-14-00254.1

Cloud Trails Past the Lesser Antilles

2014· article· en· W1967184305 sur OpenAlexaff
Daniel J. Kirshbaum, Jonathan G. Fairman

Notice bibliographique

RevueMonthly Weather Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésRadiosondeWakeGeologyCloud heightMeteorologyTerrainDiurnal cycleWind shearWind speedInversion (geology)Atmospheric sciencesClimatologyEnvironmental scienceCloud computingGeographyCloud coverOceanographyPhysicsSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Observations and cloud-resolving simulations of elongated cloud plumes (or “cloud trails”) past the Lesser Antilles islands in the Caribbean Sea are presented. Analysis of one year of visible satellite images reveals that each island forms cloud trails on 30%–40% of days, typically in the afternoon in response to diurnal island heating. On around 10% of days the cloud bands are very well organized, with lengths of and durations of min. Radiosonde analysis suggests that the well-organized events are favored by moderate-to-strong trade winds (6–10 m s−1) and stronger trade inversions. The simulated cloud trails, which are consistent with observations in their morphology and diurnal cycle, are organized by quasi-linear bands of thermally forced convergence within the heated island wake. They are sensitive to overland surface fluxes, inversion strength and height, terrain height, and trade-wind speed. While surface fluxes control the strength of the wake thermal circulations, the inversion controls precipitation and the disruption of cloud trails by subcloud cold pools. The impacts of terrain height and wind speed are multifaceted, including control over (i) the mechanical flow regime, (ii) the intensity of wake turbulence, (iii) the cloud-trail length, (iv) the wake thermal anomaly, and (v) elevated-heating effects (which strengthen the thermal convergence). Dimensional analysis is used to develop empirical scalings for the wake thermal circulation, which describe the suite of numerical sensitivity tests reasonably well.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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