Enhancement of the summer extreme precipitation over North China by interactions between moisture convergence and topographic settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the roles of atmospheric moisture transport under the influence of topography for summer extreme precipitation over North China (NC) during 1979–2016. Based on rain gauge precipitation data and a reanalysis, 38 extreme precipitation days in NC during the 38 years were selected and associated moisture fluxes estimated. The results show that there is a dominant moisture influx of 311.8 kg m −1 s −1 into NC along its southern boundary from tropical oceans, and a secondary influx of 107.9 kg m −1 s −1 across its western boundary carried by mid-latitude westerlies. The outflux across the eastern boundary is 206.9 kg m −1 s −1 and across the northern boundary is 76.0 kg m −1 s −1 , giving a net moisture gain over NC of 136.8 kg m −1 s −1 . During extreme precipitation days, the moisture flux convergence (MFC) was much larger, exceeding 4 × 10 −5 kg m −1 s −1 . The MFC maximum core, the pronounced moisture transport, and the striking extreme precipitation zone over NC are all anchored to the east of the steep slopes of the surrounding topography. Moreover, a remarkably high humidity and strong upward motion also occur near steep slopes, indicating the critical role of the adjacent topography on the extreme precipitations. Simulations with and without the topography in NC using the Weather and Research Forecasting model for six selected out of the 38 extreme precipitation days demonstrate that the surrounding topography reinforces the MFC over NC by 16% relative to the case without terrain, primarily through enhanced wind convergence and higher moisture content, as well as stronger vertical motion induced by diabatic heating. The interactions between moisture convergence and topographic settings strengthen the extreme precipitation over NC.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».