MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410616508 · doi:10.1175/jas-d-24-0155.1

A Quasi-2D Model of Convectively Coupled Vortices

2025· article· en· W4410616508 sur OpenAlexaff
Hao Fu, Morgan O’Neill

Notice bibliographique

RevueJournal of the Atmospheric Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of ConnecticutStanford Research Computing Center, Stanford UniversityUniversity of ChicagoPeking UniversityFlorida State University
Mots-clésVortexGeologyAtmospheric sciencesMeteorologyGeophysicsClimatologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tropical cyclone precursor vortices are convectively coupled vortices. They undergo significant changes in size and intensity before transitioning to a mature hurricane or typhoon. This paper designs a stochastic quasi-2D model to study the vortices’ formation and interaction. Based on the diagnostic result of a cloud-permitting simulation, we parameterize deep convection as random pulses whose probability of occurrence depends on the spatially smoothed vorticity. The dependence of convective probability on the vorticity field represents the mesoscale feedback. The smoothing represents the spontaneous spreading of convective activity by cold pools and other processes. Simulations show that the system exhibits two stages: the vortex formation stage and the vortex interaction stage. The vortex formation stage features the stochastic nucleation of vortices and their subsequent growth via the mesoscale feedback. The growth of mesoscale vorticity magnitude undergoes a power-law growth and then transitions to exponential growth. An analytical theory is proposed to capture this transition. The vortex interaction stage features vortex merging. The vortex size grows due to merging and spontaneous spreading of convective activity. When the vortex size grows sufficiently large, it is squeezed by the convection-induced convergent flow, which converts the growth in size to the growth in vorticity magnitude. This adjustment process corresponds to a bidirectional kinetic energy transfer, with the rotational wind producing an upscale energy transfer and the convergent wind producing a downscale energy transfer. This quasi-2D model provides a simple framework for understanding the multiscale interaction in tropical cyclogenesis.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Atmospheric SciencesMême sujetFluid Dynamics and Turbulent FlowsTravaux en français237 207