What Governs the Interannual Variability of Recurving North Atlantic Tropical Cyclones?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recurving tropical cyclones (TCs) can cause extensive damage along the U.S. East Coast and later in their life cycle over Europe as post-tropical cyclones. While the existing literature attempts to understand the drivers of basinwide and regional TC variability, less work has been undertaken looking at recurving TCs. The roles played by the interannual variabilities of TC frequency and the steering flow in governing recurving TC interannual variability are investigated in this study. Using a track-matching algorithm, we identify observed TC tracks from the NHC “best track” hurricane database, version 2 (HURDAT2) in the ERA5 and MERRA2 reanalyses. This allows for detailed analysis of the post-tropical stages of the tracks in the observational TC record, enabling robust identification and separation of TCs that recurve. We show that over 75% of the interannual variance in annual recurving TC frequency can be explained by just two predictors—the frequency of TCs forming in the subtropical Atlantic, and hurricanes (TCs with wind speeds > 33 m s −1 ) forming in the main development region (MDR). An index describing the seasonal mean meridional steering flow shows a weak, nonsignificant relationship with recurving TC frequency, supported by composite analysis. These results show that the interannual variability in recurving TC frequency is primarily driven by the seasonal TC activity of the MDR and the subtropical Atlantic, with seasonal anomalies in the steering flow playing a much smaller, secondary role. These results help to quantify the extent to which skillful seasonal forecasts of Atlantic hurricane activity benefit regions vulnerable to recurving TCs. Significance Statement Recurving tropical cyclones (TCs) can cause extensive damage to the U.S. East Coast, eastern Canada, and Europe. It is, therefore, crucial to understand why some years have a higher frequency of recurving TCs than other years. In this study, we show that the frequency of recurving TCs is very strongly linked to the frequency that hurricanes (TCs with wind speeds > 33 m s −1 ) form in the main development region, and the frequency that TCs form in the subtropical Atlantic. This result suggests that skillful seasonal prediction of hurricane activity could be used to give enhanced seasonal warning to the regions often impacted by recurving TCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».