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Enregistrement W4284685189 · doi:10.5194/egusphere-plinius17-64

Climatology of high-impact weather events in the Ligurian Sea

2022· preprint· en· W4284685189 sur OpenAlexaff
Dario Hourngir, Massimiliano Burlando, Djordje Romanić

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtratropical cycloneClimatologyMiddle latitudesCyclogenesisCyclone (programming language)Environmental scienceStorm trackNorthern HemisphereClimate changeMeteorologyStormGeographyGeologyOceanographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extratropical cyclones are the main drivers of mid-latitude weather and they are the key synoptic phenomena that give rise to the areas of strong instability by the passage of their associated fronts. The importance of studying their characteristics in terms of development, trajectories and spatio-temporal distributions, has long been recognized over the last decades. Similarly, research of extreme events associated with extratropical cyclones has gained even more importance in the last years because of the increasing confidence that these weather systems are being affected by climate change. This relationship between extratropical cyclones and ongoing climate change might amplify their negative impacts on the largely populated midlatitude areas in the near future. To overcome time-consuming and subjective analyses of extratropical cyclones by manual analysis of synoptic maps, several numerical algorithms have been developed and used to identify and track cyclones. The procedures vary greatly with respect to computational details and the degree of sophistication involved. In many cases cyclonic cores are defined in terms of pressure minima at sea level, while in other cases they are alternatively defined in terms of maxima in low level vorticity. For this analysis, an algorithm originally developed for the identification and tracking of cyclones and pressure depressions in the Southern Hemisphere is applied to the Mediterranean region, which is considered as one of the major climatic hot spots in the world and one of the most prominent areas around the globe in terms of high-impact weather phenomena. The main goal of the current research is to derive a climatology of all cyclones and pressure depressions passing over the western Mediterranean that subsequently affect the Ligurian region and its surroundings. Several studies demonstrated that the specific geography of this area in the Mediterranean enhances the formation of intense cyclones associated with heavy rainfalls and windstorms. More precisely, the morphological characteristics of the area serve as a natural constraint to the air flows that blow from the southern quadrants and thereby creates convergence zones at low levels that affects the behaviour of meteorological structures at mesoscales. Our aim is to better understand the atmospheric conditions at larger scale that provide the necessary ingredients for the development of strong high-impact weather events. Moreover, we are interested in determining if these events have a trend in terms of their frequency and intensity, as well as a trend in the development of specific recurrent synoptic patterns that trigger mesoscale phenomena associated with high-impact weather in this area. In this sense, one of the goals of the present analysis will be to investigate the means by which the ongoing global warming causes variations of cyclonic properties and to what extent these variations affect the mesoscales associated with high-impact weather events in the region of interest.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,263 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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