A Climatology of Lee Cyclones across the Central United States, 1980–2021
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The central United States is a favorable region for cyclogenesis east of the Rocky Mountains. This region’s distinctive location in the center of the continental United States and juxtaposition with complex topography contribute to unique forecast challenges, including uncertainties in the prediction of extratropical cyclone (ETC) intensity and location, as well as concomitant areas of heavy precipitation and strong winds. Consequently, this study utilizes machine learning techniques to investigate the variability of cold-season (October–May) ETC characteristics across the central United States. ETCs are identified within the fifth generation European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) atmospheric reanalysis (ERA5) during 1980–2021 using a method for ETC detection adopted from previously published work. This ETC dataset subsequently facilitates an analysis of the monthly and seasonal frequency of central U.S. ETCs, for which an increase in cold-season ETC frequency is found for both winter and springtime ETCs. A self-organizing map (SOM) is trained on mean sea level pressure anomalies from ERA5 during ETC events and used to examine the variability in large-scale weather regimes conducive to central U.S. ETCs. These regimes are categorized into five clusters: 1) the Mississippi River anticyclone, 2) the Canadian anticyclone, 3) the Northern Plains cyclone, 4) the Central Plains cyclone, and 5) the Southern Plains cyclone clusters. One main finding is a significant increase of ETCs that are categorized into the Canadian anticyclone cluster, indicating that a subset of weaker central U.S. ETCs are becoming more common. The extent to which the characteristics of near-ETC environments (e.g., moisture sources, upper-level jet stream structure, quasigeostrophic ascent, and precipitation) vary as a function of each SOM cluster is also investigated. Significance Statement Extratropical cyclones frequently produce strong precipitation and winds across the central United States, resulting in profound societal impacts. This study investigates the various atmospheric environments (e.g., moisture sources, upper-level jet stream structure, and precipitation) that accompany cyclone development in this region. Machine learning methods are used to identify distinct categories of cyclone events, and the different upper- and lower-level environments associated with these cyclone categories are explored. We find that while central U.S. ETCs have been increasing during 1980–2021, weaker ETCs associated with higher pressures and less moisture are particularly becoming more common.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».