Tip Jets and Barrier Winds: A QuikSCAT Climatology of High Wind Speed Events around Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The high topography of Greenland results in a number of orographically induced high wind speed flows along its coast that are of interest from both a severe weather and climate perspective. Here the surface wind field dataset from the NASA–JPL SeaWinds scatterometer on board the Quick Scatterometer (QuikSCAT) satellite is used to develop a wintertime climatology of these flows. The high spatial resolution and the twice-daily sampling of the SeaWinds instrument allows for a much more detailed view of the surface winds around Greenland than has been previously possible. Three phenomena stand out as the most distinctive features of the surface wind field during the winter months: the previously identified tip jets and reverse tip jets, as well as the hitherto unrecognized barrier flows along its southeast coast in the vicinity of the Denmark Strait. Peak surface wind speeds associated with these phenomena can be as large as 50 m s−1 with winds over 25 m s−1 occurring approximately 10%–15% of the time at each location. A compositing technique is used to show that each type of flow is the result of an interaction between a synoptic-scale parent cyclone and the high topography of Greenland. In keeping with previous work, it is argued that tip jets are caused by a combination of conservation of the Bernoulli function during orographic descent and acceleration due to flow splitting as stable air passes around Cape Farewell, while barrier winds are a geostrophic response to stable air being forced against high topography. It is proposed that reverse tip jets occur when barrier winds reach the end of the topographic barrier and move from a geostrophic to a gradient wind balance, becoming supergeostrophic as a result of their anticyclonic curvature.
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 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 | 0,001 | 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 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 ».