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Enregistrement W4413131670 · doi:10.5194/ecss2025-129

Ingredient-Based Analysis and Simulation of Violent European F4/F5 Tornadoes between 1965 and 197

2025· preprint· en· W4413131670 sur OpenAlexaff
Jerome Schyns, Lisa Schielicke, Christoph Gatzen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTornadoMesoscale meteorologyWind shearClimatologyTropopauseStormMeteorologyGeologyVorticityConvectionAnticycloneCold frontCyclogenesisAtmospheric sciencesSynoptic scale meteorologySevere weatherEnvironmental scienceWind speedCyclone (programming language)VortexGeographyTroposphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 1965 and 1971, Europe experienced an unusually high number of violent tornadoes, including six confirmed F4 events in Switzerland, France (2), Italy (2), and Germany, as well as one F5 tornado in France. This exceptional cluster of events provides a unique opportunity to investigate the synoptic and environmental conditions associated with high-end tornadoes in Europe.Using data from the European Severe Weather Database (ESWD), ERA5 reanalysis, and historical surface and upper-air weather maps, we analyze the synoptic and mesoscale patterns associated with these tornadoes. Particular attention is given to large-scale synoptic processes such as the jet stream positioning, the presence of synoptic and mesoscale boundaries (such as cold fronts, drylines, and prefrontal convergence zones), and the strength of large-scale forcing.Our analysis follows an ingredients-based approach focusing on thermodynamic and kinematic conditions, including the spatial alignment of low-level moisture, lapse-rates, lifting mechanism, and vertical wind shear. We find that many of these tornado events occurred under a favorable combination of strong low-level wind shear and enhanced CAPE, often within confined regions (”sweet spots”) of overlapping ingredients. A recurring pattern emerges, characterized by the presence of strong low-level streamwise vorticity and low lifted condensation levels (LCLs), which likely contributed to efficient storm organization and tornadogenesis by limiting evaporative cooling and thus cold pool strength.ERA5 vertical profiles near the convective developments reveal consistent signatures of storm-favorable environments, including strong streamwise vorticity in the lowest kilometers, as well as low LCL heights indicative of surface-based convection with limited downdraft cooling. These findings are further supported by proximity soundings used to initialize idealized supercell simulations in Cloud Model 1 (CM1). Simulated storms develop robust mesocyclones, exhibit realistic storm motion vectors, and confirm the sensitivity of storm structure to variations in cold pool intensity and vertical shear.Overall, the study suggests that the violent tornadoes of this period were not purely coincidental, but rather the result of rare yet repeatedly favorable synoptic and mesoscale configurations. These insights contribute to a better understanding of the environmental conditions supporting violent tornadoes in Europe and may aid in refining future risk assessments and forecasting strategies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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
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