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Enregistrement W4404439909 · doi:10.1029/2024jd042002

Propagations From Extreme Integrated Vapor Transport to Extreme Precipitation Events in North America

2024· article· en· W4404439909 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaodong Li, Tongtiegang Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceExtreme environmentExtreme heatClimatologyAtmospheric sciencesMeteorologyOceanographyGeologyGeographyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extreme integrated vapor transport (IVT) is a crucial driving factor of extreme precipitation events (EPEs). This paper presents a complex network‐based characterization of propagations from extreme IVT to EPEs. Specifically, the propagations are tracked from extreme IVT to EPEs by event synchronization; and then the source zones of extreme IVT contributing to EPEs are identified by two‐layer complex network. A case study is devised for North America based on the daily NCEP/NCAR Reanalysis 1 from 1948 to 2021. Overall, eight communities of EPEs are identified: the west coast of United States (US) tend to receive substantial EPEs from the Pacific Ocean; the Gulf of Alaska tends to receive oceanic EPEs propagating inland; western Canada typically experiences large amount of out tendencies and the EPEs tend to accumulate in the Baffin Island and Labrador Peninsula; the southeastern US and the northern Great Plains tend to experience northward propagations from Mexico. Along the west coast of North America, the propagations from extreme IVT to EPEs typically originate from the eastern North Pacific between 160°W and 110°W, and make landfalls in 4 days. These propagations are influenced by anomalous cyclonic circulations developing over the Gulf of Alaska forced by eastward Rossby waves. The coincidence rate of these propagations with atmospheric rivers is, respectively, 85.31% in autumn, 91.35% in winter, 73.94% in spring, and 64.52% in summer. Overall, the observed propagations from extreme IVT to EPEs yield insights into the mechanism of atmospheric moisture transport and the predictability of precipitation.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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