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Enregistrement W3213744838 · doi:10.82308/50920

Synoptic-dynamic and thermodynamic mechanisms supporting long-duration freezing rain events over North America

2020· article· en· W3213744838 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher D. McCray

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)ClimatologyEnvironmental scienceMeteorologyAtmospheric sciencesGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pluie verglaçante est un phénomène météorologique hivernal, à la fois dangereux et difficile à prévoir. Cette difficulté provient du fait que l’occurrence de la pluie verglaçante nécessite la présence d’un intervalle de température étroit, composé d’air chaud en hauteur et d’air froid à la surface. Cette stratification persiste rarement pour une longue période, c’est pourquoi la plupart des épisodes de pluie verglaçante sont que de courte durée. En revanche, les épisodes les plus sévères sont ceux qui persistent le plus longtemps. Afin de mieux comprendre les conditions qui mènent à ces épisodes persistants rares, nous développons une base de données des observations d’épisodes de pluie verglaçante provenant de 579 stations de surface aux États-Unis et au Canada de 1979 à 2016. Nous identifions ensuite les épisodes de longue durée (LD), soit ceux dont la durée est d’au moins six heures. Nous nous concentrons sur trois régions d’intérêt identifiées à partir de la climatologie de ces épisodes, soient : 1) le nord-est des États-Unis et le sud-est du Canada (NEUS/SECA) où les épisodes LD sont les plus fréquents; 2) le sud-est des États-Unis (SEUS) où une majorité des épisodes à plusieurs stations sont de longue durée et 3) le centre-sud des États-Unis (SCUS) où un nombre disproportionné d’épisodes de durée extrêmement longue (ELD, soit ceux qui persistent au moins 18 heures) a été observé par rapport au nombre d’épisodes de pluie verglaçante rapportés dans cette région. Dans chacune de ces régions, nous examinons l’évolution thermodynamique des épisodes LD à partir des observations de surface et de radiosondes et identifions les conditions qui distinguent les épisodes LD des épisodes moins sévères de courte durée (SD, 2 à 4 heures). Dans la NEUS/SECA, les épisodes de pluie verglaçante sont généralement précédés par un profil thermodynamique froid, et les épisodes LD, comparativement aux épisodes SD, débutent avec des températures plus froides à la surface et dans la couche d’air froid. Ceci permet une plus longue période de réchauffement avant d’atteindre 0°C. L’évolution des épisodes est semblable dans la SEUS, mais dans cette région nous constatons aussi que la couche d’air froid est moins saturée au début des épisodes LD que lors des épisodes SD, permettant une période plus soutenue de refroidissement évaporatif. Dans la SCUS, l’évolution typique d’un épisode diffère grandement de celle des autres régions, et les épisodes LD débutent avec des couches d’air chaud plus profondes et plus chaudes, et avec un profil atmosphérique plus saturé, que les épisodes SD.Ces différences thermodynamiques suggèrent aussi des variations dans les structures synoptiques-dynamiques associées à ces deux types d’épisodes. Nous examinons ces variations dans la SCUS par le biais d’une comparaison des composites synoptiques-dynamiques et des trajectoires entre les épisodes SD et ELD. Les épisodes ELD, comparativement aux épisodes SD, sont associés à un creux d’onde longue plus profond et moins progressif centré sur l’ouest des États-Unis. Ceci maintient les vents du sud et l’advection de l’air chaud et humide en provenance du golfe du Mexique vers la couche d’air chaud. Les épisodes SD sont associés à un creux plus progressif qui traverse la SCUS rapidement. À la suite du passage du creux, l’advection de l’air froid et le forçage quasigéostrophique provocant des mouvements descendants détruisent rapidement la couche d’air chaud et mettent fin aux précipitations. Les trajectoires qui se terminent dans la couche d’air froid démontrent peu de différences entre les deux catégories d’épisodes. Par contre, les trajectoires qui se terminent dans la couche d’air chaud pour les épisodes ELD restent plus longtemps au-dessus du golfe du Mexique ce qui les réchauffe davantage et augmente leur niveau de saturation

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
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