Comment on egusphere-2022-530
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Atmospheric rivers (ARs) are filaments of extensive water vapor transport in the lower troposphere, that play a crucial role in the distribution of water, but can also cause natural and economical damage by facilitating heavy rainfall. Here, we investigate the large-scale spatio-temporal synchronization patterns of heavy rainfall over the western coast and the continental regions of North America (NA), during the period from 1979 to 2018. In particular, we utilize event synchronization and a complex network approach incorporating varying delays to examine the temporal evolution of spatial patterns of heavy rainfall events in the aftermath of land-falling ARs. For that, we employ the SIO-R1 catalog of ARs that land-fall over the western coast of NA, categorized in terms of strength and persistence on an AR-intensity scale which varies from category 1 to 5, along with daily rainfall estimates from the ERA5 reanalysis with 0.25° spatial resolution. Our analysis reveals a cascade of synchronized heavy rainfall events, triggered by ARs of category 3 or higher: in the first 3 days after the first day of an AR strike, rainfall events mostly occur and synchronize along the western coast of NA. In the subsequent days, moisture can be transported to central and eastern Canada and cause synchronized but delayed heavy rainfall there. Furthermore, we assess the robustness of our findings by studying an additional AR detection method. Finally, analyzing the anomalies of integrated water vapor transport, geopotential height, upper-level meridional wind, and rainfall, we find atmospheric circulation patterns that are consistent with the spatio-temporal evolution of the synchronized heavy rainfall events. Understanding and revealing the effects of ARs in the rainfall patterns over NA will lead to better anticipating the evolution of the climate dynamics of the region in the context of a changing climate.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,363 | 0,228 |
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 ».