Characteristics and Mechanisms of Heavy Precipitation in Spring of Eastern Himalayas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In spring, eastern Himalayas (EH) receives the largest amount of rainfall in South Asia. However, the characteristics and formation mechanisms of spring precipitation, especially heavy precipitation (HP), in this region remain poorly understood. Based on 10-yr IMERG precipitation and the clustering approach of the self-organizing map, two types of HP are revealed with the rainfall center located at the northern coast of the Bay of Bengal (BOB) and the Gangetic Plain near the foot of EH, respectively. Despite low occurrence frequency, HP contributes importantly to the total rainfall, especially after the onset of South Asian summer monsoon. The coastal HP and inland HP are of opposite diurnal cycles, which peak in the early afternoon and midnight, respectively. Composite analyses are conducted for the synoptic circulation patterns using ERA5 reanalysis. The occurrence of HP is promoted by the moisture transport and uplifting of southwesterly boundary layer jet (BLJ) associated with an anomalous lower-tropospheric cyclonic circulation over BOB, which is dynamically induced by the excessive surface sensible heating (SH) over the Indian subcontinent. When the surface SH is enhanced in northwestern-central India, BLJ terminates near the northern coast of BOB, resulting in coastal-type HP. By contrast, when the enhanced surface SH mainly occurs in northwestern India, BLJ penetrates further northward to the foot of EH and thus produces inland HP. In the latter case, the interaction between BLJ and EH topography helps increase the water vapor convergence and dynamical lifting, leading to heavier precipitation than the former.
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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) | 0,000 | 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 ».