Characterizing Thunderstorm Gust Fronts near Complex Terrain
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fire safety, aviation, wind energy, and structural-engineering operations are impacted by thunderstorm outflow boundaries or gust fronts (GFs) particularly when they occur in mountainous terrain. For example, during the 2013 Arizona Yarnell Hill Fire, 19 firefighters were killed as a result of sudden changes in fire behavior triggered by a passing GF. Knowledge of GF behavior in complex terrain also determines departure and landing operations at nearby airports, and GFs can induce exceptional structural loads on wind turbines. While most examinations of GF characteristics focus on well-organized convection in areas such as the Great Plains, here the investigation is broadened to explore GF characteristics that evolve near the complex terrain of the Colorado Rocky Mountains. Using in situ observations from meteorological towers, as well as data from wind-profiling lidars and a microwave radiometer, 24 GF events are assessed to quantify changes in wind, temperature, humidity, and turbulence in the lowest 300 m AGL as these GFs passed over the instruments. The changes in magnitude for all variables are on average weaker in the Colorado Front Range than those typically observed from organized, severe storms in flatter regions. Most events from this study experience an increase in wind speed from 1 to 8 m s −1 , relative humidity from 1% to 8%, and weak vertical motion from 0.3 to 3.6 m s −1 during GF passage while temperature drops by 0.2°–3°C and turbulent kinetic energy peaks at >4 m 2 s −2 . Vertical profiles reveal that these changes vary little with height in the lowest 300 m.
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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) | 0,008 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».