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Enregistrement W3047940926 · doi:10.5194/amt-14-2327-2021

Monitoring sudden stratospheric warmings using radio occultation: a new approach demonstrated based on the 2009 event

2021· article· en· W3047940926 sur OpenAlexaboutno aff
Ying Li, Gottfried Kirchengast, Marc Schwärz, Florian Ladstädter, Yunbin Yuan

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaBundesministerium für Verkehr, Innovation und TechnologieÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRadio occultationLongitudeAltitude (triangle)Sudden stratospheric warmingEnvironmental scienceAnomaly (physics)LatitudeMeteorologyEvent (particle physics)OccultationGNSS applicationsStandard deviationSatelliteAtmospheric sciencesRemote sensingPolar vortexClimatologyStratosphereGeodesyGeologyGeographyPhysicsCOSMIC cancer databaseStatisticsAstrophysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a new method to detect and monitor sudden stratospheric warming (SSW) events using Global Navigation Satellite System (GNSS) radio occultation (RO) data at high northern latitudes and demonstrate it for the well-known January–February 2009 event. We first construct RO temperature, density, and bending angle anomaly profiles and estimate vertical-mean anomalies in selected altitude layers. These mean anomalies are then averaged into a daily updated 5 ∘ latitude × 20 ∘ longitude grid over 50–90 ∘ N. Based on the gridded mean anomalies, we employ the concept of threshold exceedance areas (TEAs), the geographic areas wherein the anomalies exceed predefined threshold values such as 40 K or 40 %. We estimate five basic TEAs for selected altitude layers and thresholds and use them to derive primary-, secondary-, and trailing-phase TEA metrics to detect SSWs and to monitor in particular their main-phase (primary- plus secondary-phase) evolution on a daily basis. As an initial setting, the main phase requires daily TEAs to exceed 3×10 6 km 2 , based on which main-phase duration, area, and overall event strength are recorded. Using the January–February 2009 SSW event for demonstration, and employing RO data plus cross-evaluation data from analysis fields of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), we find the new approach has strong potential for detecting and monitoring SSW events. The primary-phase metric shows a strong SSW emerging on 20 January, reaching a maximum on 23 January and fading by 30 January. On 22–23 January, temperature anomalies over the middle stratosphere exceeding 40 K cover an area of more than 10×10 6 km 2 . The geographic tracking of the SSW showed that it was centered over east Greenland, covering Greenland entirely and extending from western Iceland to eastern Canada. The secondary- and trailing-phase metrics track the further SSW development, where the thermodynamic anomaly propagated downward and was fading with a transient upper stratospheric cooling, spanning until the end of February and beyond. Given the encouraging demonstration results, we expect the method to be very suitable for long-term monitoring of how SSW characteristics evolve under climate change and polar vortex variability, using both RO and reanalysis data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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