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Enregistrement W3111876416 · doi:10.1175/jas-d-20-0140.1

A Thermodynamic Perspective on Steady-State Tropical Cyclones

2020· article· en· W3111876416 sur OpenAlexfundno aff
Raphaël Rousseau‐Rizzi, Richard Rotunno, George H. Bryan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésSubsidenceSteady state (chemistry)MoistureConvectionAtmospheric sciencesPrecipitationEnvironmental scienceMechanicsTropical cycloneIntensity (physics)Thermodynamic equilibriumRotational symmetryPhysicsThermodynamicsMeteorologyGeologyChemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Theories for the maximum intensity of tropical cyclones (TCs) assume steady state. However, many TCs in simulations that run for tens of days tend to decay considerably from an early steady state in the core (CS), before stabilizing at a final equilibrium steady state (ES). This decay raises the question of whether CS or ES should be used as a comparison to the maximum intensity theories. To understand the differences between CS and ES, we investigate why TCs decay and attempt to simulate a TC with steady intensity over a 100-day period. Using the axisymmetric Cloud Model 1, we find that the CS TC decay is due to a large-scale drying of the subsidence region. Such a drying is very pronounced in axisymmetric models because shallow-to-midlevel convection is not represented accurately enough to moisten air in the subsidence region. Simulations with an added moisture relaxation term in the subsidence region and dry cyclones without any moisture both remain in a steady state for over 100 days, without decaying appreciably after the spinup period. These simulations indicate that the decay in TC simulations is due to the irreversible removal of precipitation combined with the lack of a moistening mechanism in the subsidence region. Once either of these conditions is removed, the decay disappears and the CS and ES intensities become essentially equivalent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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