Investigating the Effects of Orography and Ambient Wind on Deep Convection over Tropical Islands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using an observation–model synthesis, we investigate variations of cumulus convection over islands with varying characteristics and under varying environmental conditions to clarify controls on convective vigor. In this paper, we define the intensity of deep convection as the average 40-dBZ-radar echo-top height or 85-GHz brightness temperature among raining precipitation features having 40-dBZ echoes (RPF40s) and the frequency of deep convection as the fraction of RPF40s to the total number of precipitation features. Examination of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite database (1994–2015) of 272 tropical and subtropical islands reveals a modest weakening of convective intensity with increased terrain height h or ambient wind U (for a given island area A) and a strengthening with increasing A. Quasi-idealized, convection-permitting simulations broadly reproduce these sensitivities to h and A, but not that to U. In both observations and simulations, intensity increases with the island-averaged convective available potential energy (CAPE). Because CAPE generally decreases over taller islands that protrude deeper into the free troposphere, convective intensity varies inversely with h. The frequency increases with the total island area over which both large CAPE and strong near-surface horizontal convergence coincide. This trend favors higher frequencies over larger islands with complex (but shallow) terrain. The model’s inability to reproduce the observed decrease of convective intensity with U stems from a negative observed correlation between CAPE and U that was neglected in the simulations. Thus, as with h, the negative observed trend between intensity and U ultimately stems from the impacts of CAPE on convective intensity.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».