Geographic Shift and Environment Change of U.S. Tornado Activities in a Warming Climate
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Even with ever-increasing societal interest in tornado activities engendering catastrophes of loss of life and property damage, the long-term change in the geographic location and environment of tornado activity centers over the last six decades (1954–2018), and its relationship with climate warming in the U.S., is still unknown or not robustly proved scientifically. Utilizing discriminant analysis, we show a statistically significant geographic shift of U.S. tornado activity center (i.e., Tornado Alley) under warming conditions, and we identify five major areas of tornado activity in the new Tornado Alley that were not identified previously. By contrasting warm versus cold years, we demonstrate that the shift of relative warm centers is coupled with the shifts in low pressure and tornado activity centers. The warm and moist air carried by low-level flow from the Gulf of Mexico combined with upward motion acts to fuel convection over the tornado activity centers. Employing composite analyses using high resolution reanalysis data, we further demonstrate that high tornado activities in the U.S. are associated with stronger cyclonic circulation and baroclinicity than low tornado activities, and the high tornado activities are coupled with stronger low-level wind shear, stronger upward motion, and higher convective available potential energy (CAPE) than low tornado activities. The composite differences between high-event and low-event years of tornado activity are identified for the first time in terms of wind shear, upward motion, CAPE, cyclonic circulation and baroclinicity, although some of these environmental variables favorable for tornado development have been discussed in previous studies.
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.
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) | 0,003 | 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 découle