MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2003579705 · doi:10.1175/mwr3140.1

The Role of Anomalously Warm Sea Surface Temperatures on the Intensity of Hurricane Juan (2003) during Its Approach to Nova Scotia

2006· article· en· W2003579705 sur OpenAlexafffundabout
Christopher T. Fogarty, Richard J. Greatbatch, Harold Ritchie

Notice bibliographique

RevueMonthly Weather Review · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNova scotiaStormClimatologySea surface temperatureLandfallMesoscale meteorologyMeteorologyEnvironmental scienceTropical cycloneGeologyIntensity (physics)Atmosphere (unit)OceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When Hurricane Juan tracked toward Nova Scotia, Canada, in September 2003, forecasters were faced with the challenge of predicting the intensity and timing of the hurricane’s landfall. There were two competing factors dictating the storm’s intensity: 1) the decreasing sea surface temperatures (SSTs) over which the hurricane tracked that were conducive to weakening; and 2) the increased forward motion of the storm that enhanced the surface winds on the right (storm relative) side of the storm. Since Hurricane Juan was moving very quickly (forward speed approximately 15 m s−1) it spent less time over the cooler continental shelf waters between Nova Scotia and the >26°C water of the Gulf Stream than would have been the case for a slower-moving storm. However, those waters were warmer than normal during this event, by ∼4°C. It is argued that these warmer SSTs made a significant contribution (among other factors) to this rare category-2 hurricane at landfall in Nova Scotia. To assess the role of SSTs on the decay rate of Hurricane Juan, the Mesoscale Compressible Community model of the atmosphere is used. The model consists of a fixed, nested 3-km grid driven by a coarser 12-km grid, and is initiated using a synthetic hurricane vortex constructed from observational information such as storm size and intensity, thus giving a decent representation of the real storm. The model is initiated at 0000 UTC 28 September, when the hurricane was close to maximum intensity. An ensemble of experiments are conducted for each of two SST configurations: 1) analyzed SST of 28 September 2003 and 2) climatological SST representative of late September. Results from the 3-km simulations indicate that the intensity of Hurricane Juan’s maximum surface wind just prior to landfall was ∼5 m s−1 (±∼1.5 m s−1) weaker in the normal SST case, a result that is statistically significant at the 99% level. The destructiveness of the maximum landfall winds in the normal SST case is generally about 70% of that in the observed (warmer than normal) SST case. Model performance is measured using surface weather data, as well as data collected from a research aircraft that flew into the storm just prior to landfall.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMonthly Weather ReviewMême sujetTropical and Extratropical Cyclones ResearchTravaux en français237 207