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Enregistrement W3203659253 · doi:10.1175/jas-d-21-0065.1

Long-Term Effect of Barotropic Instability across the Moat in Double-Eyewall Tropical Cyclone–Like Vortices in Forced and Unforced Shallow-Water Models

2021· article· en· W3203659253 sur OpenAlexafffund
Tsz‐Kin Lai, Eric A. Hendricks, M. K. Yau

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHydro-QuébecNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésEyeTropical cycloneInstabilityVortexBarotropic fluidGeologyAtmospheric sciencesClimatologyEnvironmental scienceMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Secondary eyewall formation and the ensuing eyewall replacement cycles may take place in mature tropical cyclones (TCs) during part of their lifetime. A better understanding of the underlying dynamics is beneficial to improving the prediction of TC intensity and structure. Previous studies suggested that the barotropic instability (BI) across the moat (aka type-2 BI) can make a substantial contribution to the inner-eyewall decay through the associated eddy radial transport of absolute angular momentum (AAM). Simultaneously, the type-2 BI can also increase the AAM of the outer eyewall. While the previous studies focused on the early stage of the type-2 BI, this paper explores the long-term effect of the type-2 BI and the underlying processes in forced and unforced shallow-water experiments. Under the long-term effect, it will be shown that the inner eyewalls repeatedly weaken and strengthen (while the order is reversed for the outer eyewalls). Sensitivity tests are conducted to examine the sensitivity of the long-term effect of the type-2 BI to different vortex parameters and the strength of the parameterized diabatic heating. Implication of the long-term effect for the intensity changes of the inner and outer eyewalls of real TCs are also discussed.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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