Synoptic Typing of Extreme Cool-Season Precipitation Events at St. John’s, Newfoundland, 1979–2005
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quantitative precipitation forecasting (QPF) continues to be a significant challenge in operational forecasting, particularly in regions susceptible to extreme precipitation events. St. John’s, Newfoundland, Canada (CYYT), is affected frequently by such events, particularly in the cool season (October–April). The 50 median events in the extreme (>33.78 mm during a 48-h period) precipitation event category are selected for further analysis. A manual synoptic typing is performed on these 50 events, using two separate methodologies to partition events. The first method utilizes a Lagrangian backward air parcel trajectory analysis and the second method utilizes the evolution of dynamically relevant variables, including 1000–700-hPa horizontal temperature advection, 1000–700-hPa (vector) geostrophic frontogenesis, and 700–400-hPa absolute vorticity advection. Utilizing the first partitioning method, it is found that south cases are characterized by a strong anticyclone downstream of St. John’s, southwest events are synoptically similar to the overall extreme composite and are marked by a strong cyclone that develops in the Gulf of Mexico, while west events are characterized by a weak Alberta clipper system that intensifies rapidly upon reaching the Atlantic Ocean. The second partitioning method suggests that while cyclone events are dominated by the presence of a rapidly developing cyclone moving northeastward toward St. John’s, frontal events are characterized by the presence of a strong downstream anticyclone and deformation zone at St. John’s. It is the hope of the authors that the unique methodology and results of the synoptic typing in this paper will aid forecasters in identifying certain characteristics of future precipitation events at St. John’s and similar stations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle