A New Metric to Diagnose Precipitation Distribution in Transitioning Tropical Cyclones
Notice bibliographique
Résumé
A new coupled dynamic and thermodynamic metric is developed based on the Eady Moist Baroclinic Growth Rate (EMBGR), to discriminate between left-of-track (LOT) and right-of-track (ROT) precipitation distributions in transitioning tropical cyclones (TCs). LOT events pose a major flood risk even when a TC tracks along a coastline or just offshore, as flash flooding can occur hundreds of kilometers inland from the cyclone center. The EMBGR can improve human-produced quantitative precipitation forecasts (QPF) because it is dependent on relatively well-forecast large-scale mass fields. The ability of the EMBGR to identify precipitation distribution is first explored in a case study of TC Matthew (2016), using reanalysis and numerical model forecasts. Subsequently, a composite analysis of 36 years (1979–2014) of United States landfalling TCs using reanalysis data shows that the EMBGR is an effective discriminator between LOT and ROT distributions. The utility of the EMBGR is quantified using a pattern correlation analysis for both TC Matthew and the composites. Finally, a conceptual schematic is developed for LOT cases so that forecasters can most effectively utilize the EMBGR to improve human QPF skill during transitioning TCs.
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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) | 0,003 | 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 ».