Characteristics of Precipitation and Wind Extremes Induced by Extratropical Cyclones in Northeastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates important characteristics of extreme (above the 99th local percentile) near‐surface wind speed and precipitation hourly events associated with extratropical cyclones (ETCs) over North America, using 20‐year ERA5 reanalysis and IMERG satellite‐based precipitation data. For seasonal and geographical occurrence frequency, wind extremes prevail in winter over ocean and in autumn over land, while precipitation extremes show relatively weak seasonal variation over ocean and primarily occur in summer over land. For both variables, over 60% of extreme events are associated with ETCs over northeastern North America (NNA) regardless of the season. When one type of extreme is observed, the probability that it is a compound wind‐precipitation extreme reaches up to 40% along the coasts and ocean, and about 20% in the NNA region. About 90% of compound wind and precipitation extremes in NNA (which occur most frequently in fall) are associated with ETCs. Significant discrepancies exist between the magnitudes of extremes in ERA5 and IMERG; however, both datasets consistently identify ETCs as the primary drivers of extremes in mid‐to‐high latitudes. Extratropical cyclones tend to have longer‐lasting wind extremes (∼6 hr in ERA5) compared to precipitation extremes (∼3 hr in ERA5 and ∼2 hr in IMERG). Rarer and stronger extremes based on a higher threshold are more likely to be associated with ETCs, exhibiting shorter extreme duration timescales.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».