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Enregistrement W2989152980 · doi:10.1029/2019jd030883

A Numerical Study of Convection Initiation Associated With a Gust Front in Bohai Bay Region, North China

2019· article· en· W2989152980 sur OpenAlexaff
Abuduwaili Abulikemu, Yan Wang, R. Gao, Yuan Wang, Xin Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelMesoscale meteorologyConvectionClimatologyMeteorologyAirflowFront (military)GeologyMomentum (technical analysis)AccelerationHorizontal and verticalAtmospheric sciencesEnvironmental scienceGeodesyPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Convection initiation (CI) associated with a cold pool gust front (GF) of a mesoscale convective system (MCS) occurred in the Bohai Bay region, North China, is investigated using a real‐data, high‐resolution Weather Research and Forecasting model (WRF) simulation. Observations revealed that many CIs occurred successively near the GF, most of which developed significantly in both size and intensity and eventually merged with the MCS. The WRF simulation captured the general features of the CIs, GF, and MCS. Lagrangian vertical momentum budgets were conducted along the backward trajectories of air parcels within a convective cell initiated near the GF. The total vertical acceleration was decomposed into dynamic and buoyant components. The results showed that the dynamic acceleration played a decisive role for the CI, which can be further decomposed into five terms. The horizontal curvature term was rather small, with the height variation of air density almost zero. Although both vertical and horizontal extension terms played a positive role during the CI process, the vertical twisting term had the greatest contribution to the CI. This reflects the vertical tilting (to the forward of the GF) of an elevated updraft which was generated by the convergence of a forward‐tilting updraft at the GF leading edge and another airflow coming from ahead of the GF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,880

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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