Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In early January 2021, Spain was affected by two extreme events – an unusually long cold spell and a heavy snowfall event associated with extratropical cyclone Filomena. For example, up to 50 cm of snow fell in Madrid and the surrounding areas in 4 days. Already during 9 days prior to the snowfall event, anomalously cold temperatures at 850 hPa and night frosts prevailed over large parts of Spain. During this period, anomalously cold and dry air was transported towards Spain from central Europe and even from the Barents Sea. The storm Filomena, which was responsible for major parts of the snowfall event, developed from a precursor low-pressure system over the central North Atlantic. Filomena intensified due to interaction with an upper-level potential vorticity (PV) trough, which was the result of anticyclonic wave breaking over Europe. In turn, this wave breaking was related to an intense surface anticyclone and upper-level ridge, whose formation was strongly influenced by a warm conveyor belt outflow of a cyclone off the coast of Newfoundland. The most intense snowfall occurred on 09 January and was associated with a sharp air mass boundary with an equivalent potential temperature difference at 850 hPa across Spain exceeding 20 K. Overall, the combination of pre-existing cold surface temperatures, the optimal position of the air mass boundary, and the dynamical forcing for ascent induced by Filomena and its associated upper-level trough were all essential – and in parts physically independent – ingredients for this extreme snowfall event to occur.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,303 | 0,234 |
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 ».