A Diagnostic Metric for Predicting Tropical Cyclone and Mid-Latitude Floods
Notice bibliographique
Résumé
This study details a dynamic and thermodynamic metric (i.e., Extreme Flood Index [EFI]) designed to diagnose the frequency and intensity of extreme precipitation events associated with stagnant mid-latitude flow patterns (i.e., Rex blocks). As the global climate warms, rapid Arctic warming may be helping to slow the mid-latitude westerly jet stream, resulting in increased mid-latitude flow stagnation. The combination of long-duration ascent associated with easterly winds and warm moist air increases the severity of extreme precipitation events; as such, the EFI is specifically designed to detect this potent combination of ingredients. In 2013, a Rex block stalled a low-pressure system over Alberta which caused the worst Canadian flood disaster ever seen. To that end, the recent billion-dollar flood catastrophe produced by Tropical Cyclone (TC) Harvey was also associated with a Rex Block (dynamics) in the presence of warm, moist air (thermodynamics). Despite dynamic differences between TC-related and mid-latitude floods, the EFI is successfully able to detect both. The dynamics component of the EFI is derived from two atmospheric blocking criteria, used operationally by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), respectively, and adapted here for the shorter duration of extreme precipitation events. The EFI’s thermodynamic component utilizes standardized anomalies of equivalent potential temperature. Finally, the ability of the EFI to diagnose and predict high-impact flood events using reanalysis data and operational numerical weather prediction models is explored.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».