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Enregistrement W4376643947 · doi:10.5194/egusphere-2023-821

Shallow and Deep Convection Characteristics in the Greater Houston, Texas Area Using Cell Tracking Methodology

2023· preprint· en· W4376643947 sur OpenAlexaff
Kristofer S. Tuftedal, Bernat Puigdomènech Treserras, Mariko Oue, Pavlos Kollias

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvectionDiurnal cycleConvection cellRadarAtmospheric sciencesEnvironmental scienceRadiative transferMeteorologyGeologyClimatologyGeographyPhysicsOpticsNatural convectionComputer scienceCombined forced and natural convection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The convective lifecycle, from initiation to maturity and dissipation, is driven by a combination of kinematic, thermodynamic, microphysical, and radiative processes that are strongly coupled and variable in time and space. Radars have been traditionally used to provide the convective clouds characteristics. Here, we analyzed climatological convective cell radar characteristics to obtain and assess the diurnal cycle of shallow, modest deep, and vigorous deep convective cells that formed in the Greater Houston area, using the National Weather Service radar from Houston, Texas and a multi-cell identification and tracking algorithm. The examined dataset spans over four years (2018–2021) and for the warm season months (June to September). The analysis showed the clear diurnal cycles in cell initiation (CI), cell evolution parameters (e.g., maximum reflectivity, cloud top height, and the height of maximum reflectivity), consistent with the sea breeze circulation. The cell evolution is well represented by relationships between 1) the maximum radar reflectivity and its height, 2) the cloud top and the maximum vertically-integrated liquid, 3) the maximum reflectivity and columnar average reflectivity, and 4) cloud top ascent rate and cell lifetime. The relationships presented herein help to identify the cell lifecycle stages such as early shallow convection, vigorous vertical development, anvil development, and convective core dissipation. We also analyzed the near-storm environment to address any differences in the environmental conditions present at the time of CI and how they may differ between convective type (shallow, modest deep, and vigorous deep cells).

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

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 savante0,0000,000
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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