The Use of Moist Potential Vorticity Vector as Diagnostic Variable of Rainfall Events in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
The work of this paper is a first step of the new paradigm, to use the Moist Potential Vorticity Vector (MPVV) as a diagnostic variable of rainfall events in Tanzania. The paper aims at computing and assessing the usefulness of MPVV in the diagnosis of rainfall events that occurred on 08th and 09th May 2017 over different regions in Tanzania. The relative contributions of horizontal, vertical components and the magnitude of MPVV on diagnosis of rainfall events are assessed. Hourly dynamic and thermodynamic variables of wind speed, temperature, atmospheric pressure and relative humidity from the numerical output generated by the Weather Research and Forecasting (WRF) Model, running at Tanzania Meteorological Agency (TMA) are used in computation of MPVV. The computed MPVV is then compared with WRF model forecasts and observed rainfall. It is found that in most parts of the country, particularly over coastal areas and North-Eastern Highlands, MPVV exhibited positive values in the lower troposphere (925hPa) and (850hPa) indicating local instability possibly associated with topographic effects, and continent/ocean contrast. MPVV is mostly positive with slightly negative values indicating instabilities (due to possible convective instability). Moreover, MPVV provides remarkably accurate tracking of the locations received rainfall, suggesting its potential use as a dynamic diagnostic variable of rainfall events in Tanzania.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».