Severe weather in the context of solar wind coupling to the magnetosphere-ionosphere-atmosphere system
Notice bibliographique
Résumé
Tropical and extratropical cyclones can intensify into the most destructive weather systems that have significant societal and economic impacts. Rapid intensification of such weather systems has been examined in the context of solar wind coupling to the magnetosphere-ionosphere-atmosphere (MIA) system. It has been shown [1,2] that explosive extratropical cyclones and rapid intensification of tropical cyclones tend to follow arrivals of high-speed solar wind when the MIA coupling is strongest. The coupling generates atmospheric gravity waves (AGWs) that propagate from the high-latitude lower thermosphere both upward and downward [3,4]. In the upper atmosphere, AGWs are observed as traveling ionospheric disturbances. In the lower atmosphere, they can reach the troposphere and be ducted [4] to low latitudes. Despite significantly reduced wave amplitude, but subject to amplification upon over-reflection in the upper troposphere, these AGWs can trigger/release moist instabilities leading to convection and latent heat release, which is the energy driving the storms. The release of conditional symmetric instability is known to initiate slantwise convection producing rain/snow bands in extratropical cyclones. Severe weather, including severe winter storms, heavy snowfall and rainfall events, have been examined in the context of MIA coupling [5]. The results indicate a tendency of significant weather events, particularly if caused by low pressure systems in winter, to follow arrivals of solar wind high-speed streams from coronal holes. In the present paper we review the published results and provide further evidence to support them. This includes the occurrence of heavy rainfall events and flash floods, as well as the rapid intensification of recent hurricanes and typhoons, with the goal to identify sources of AGWs at high latitudes that may play a role in triggering convective bursts potentially leading to such events. [1] Prikryl P., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys., 149, 219–231, 2016. [2] Prikryl P., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys., 183, 36–60, 2019. [3] Prikryl P., et al., Ann. Geophys., 23, 401–417, 2005. [4] Mayr H.G., et al., J. Geophys. Res., 89, 10929–10959, 1984. [5] Prikryl P., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys., 171, 94–110, 2018.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».