Understanding the drivers of near-surface winds in Adelie land, East Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Near-surface winds play a crucial role in the climate of Antarctica, but accurately quantifying and understanding their drivers is complex. They result from the contribution of two distinct families of drivers: large-scale pressure gradient, and surface-induced pressure gradients known as katabatic and thermal wind. The extrapolation of vertical potential temperature above the boundary layer down to the surface enables us to separate and quantify the contribution of these different pressure gradients in the momentum budget equations. Using this method applied to outputs of the regional atmospheric model MAR at a 3-hourly resolution, we find that the seasonal and spatial variability of near-surface winds in Adélie Land is dominated by surface processes. On the other hand, high temporal variability (3-hourly) is mainly controlled by large-scale variability everywhere in Antarctica, except in the coastal area. In these coastal regions, although the katabatic acceleration surpasses all other accelerations in magnitude, none of the katabatic nor large-scale accelerations can be identified as primary drivers of near-surface winds variability. Strong wind speed events in coastal Antarctica are driven by both katabatic and large-scale accelerations, as well as the angle between them.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».