Common Ingredients and Orographic Rain Index (ORI) for Heavy Precipitation Associated with Tropical Cyclones Passing Over the Appalachian Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Relative contributions of common ingredients to heavy orographic rainfall associated with the passage of Hurricanes Hugo (1989) and Isabel (2003) over the Appalachian Mountains are examined using a numerical weather prediction model. It is found that the key ingredients for producing local heavy orographic rainfall were: high precipitation efficiency, strong low-level flow, strong orographically forced upward motion associated with strong low-level flow over relatively gentle upslope, concave geometry providing local areas of convergence, high moist flow upstream, a relatively large convective system associated with both tropical cyclones (TCs), and relatively slower movement. In addition, neither conditional instability nor potential (convective) instability is found to play essential roles in producing strong upward motion leading to heavy orographic TC rain. A modified Orographic Rain Index (ORI) is proposed as a predictor for heavy orographic TC precipitation, which includes the upstream incoming horizontal wind speed normal to the local orography, the steepness of the mountain, the relative humidity, the TC moving speed, and the horizontal scale of the TC. It is found that the ORI estimated in regions of local maximum rainfall by using fine-resolution numerically simulated results correlate well with rainfall rates for both hurricanes, indicating that it may serve as a predictor for heavy orographic TC rainfall.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».