Low-Level Jets, Orographic Effects, and Extreme Events in Nares Strait: A Model-Based Mesoscale Climatology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A mesoscale atmospheric model, nested in operational global numerical weather prediction fields, is used to estimate low-level winds and surface wind stress through Nares Strait, between Ellesmere Island and Greenland, during 2 yr from August 2003 to July 2005. During most of the year, the model low-level winds are dominated by intense, southward along-strait flow, with monthly-mean southward 10-m winds reaching 10 m s−1 in winter. Summertime flow is weak and distributions of hourly along-strait winds during the 2-yr period are strongly bimodal. The strong southward low-level winds are associated with ageostrophic, orographically channeled flow down the pressure gradient from the Lincoln Sea to Baffin Bay and are highly correlated with the pressure difference along Nares Strait. The 2-yr means and leading EOFs of monthly-mean 10-m winds and wind stress place the strongest winds and stress in the southern parts of Smith Sound and of Kennedy Channel, at the openings to Baffin Bay and Kane Basin, at known sites of polynya formation, including the North Water polynya in Smith Sound, suggesting that the locally intensified winds may cause these persistent polynyas. An intense wind event observed in Nares Strait by a field camp, with surface winds exceeding 30 m s−1, generally follows the typical pattern of these low-level flows. Based on the model correlation of winds and pressure difference, a 51-yr time series of estimated winds in Nares Strait is reconstructed from historical surface pressure measurements at Thule, Greenland, and Alert, Canada. The pressure difference and reconstructed wind time series are correlated with the Arctic Oscillation at annual and longer periods, but not on monthly periods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».