Severe weather influenced by aurorally excited gravity waves contributing to release of conditional symmetric instability?
Notice bibliographique
Résumé
Forecasting weather has significantly improved but continues to present challenges, such as prediction of flash floods, tornado outbreaks, and rapid intensification of tropical cyclones. We consider a possible influence on severe weather occurrence through solar wind coupling to the magnetosphere-ionosphere-atmosphere system, mediated by aurorally excited atmospheric gravity waves. Solar wind disturbances, including high-speed streams, high-density plasma adjacent to the heliospheric current sheet, and interplanetary coronal mass ejections, cause intensifications of ionospheric currents at high latitudes launching gravity waves globally propagating in the atmosphere [1]. While these gravity waves reach the troposphere with much attenuated amplitudes, they are subject to amplification when encountering opposing winds and vertical wind shears. They may contribute to release of conditional symmetric instabilities [2] leading to slantwise convection, latent heat release and intensification of storms. The ERA5 re-analysis is used to evaluate slantwise convective available potential energy (SCAPE) that is of importance in the development of storms. It has been shown that significant weather events, including explosive extratropical cyclones [3,4], rapid intensification of tropical cyclones [5], and heavy rainfall causing floods and flash floods [6,7] tend to occur following arrivals of solar wind high-speed streams from coronal holes. Further evidence is provided by superposed-epoch analysis of high-rate precipitation occurrence obtained from satellite-based precipitation data sets. To support the published results, the occurrence of heavy-rainfall-induced floods and cool season precipitation events in Canada, as well as large tornado outbreaks in the United States are studied in the context of solar wind. [1] Mayr H.G., et al., Space Sci. Rev. 54, 297–375, 1990. doi:10.1007/BF00177800 [2] Chen T.-C., et al., J. Atmos. Sci. 75, 2425–2443. doi:10.1175/JAS-D-17-0221.1[3] Prikryl P., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 149, 219–231. doi:10.1016/j.jastp.2016.04.002[4] Prikryl P., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 171, 94–10, 2018. doi:10.1016/j.jastp.2017.07.023[5] Prikryl P., et al., J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 183, 36-60, 2019. doi:10.1016/j.jastp.2018.12.009[6] Prikryl P., et al., Ann. Geophys. 39 (4), 769–93, 2021. doi:10.5194/angeo-39-769-2021[7] Prikryl P., et al., Atmosphere 12 (9), 2021. doi:10.3390/atmos12091186.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».