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Enregistrement W4417040279 · doi:10.1175/waf-d-25-0040.1

Large-Scale Dynamics, Thermodynamics, and Predictability of the 4–25 February 2019 Extreme Precipitation Period in Eastern North America

2025· article· W4417040279 sur OpenAlex
Yeechian Low, John R. Gyakum

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueWeather and Forecasting · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Weather ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrecipitationRidgeFlooding (psychology)Period (music)PredictabilityFlash floodTrough (economics)Snow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extreme precipitation is often challenging to predict but can have substantial impacts through flooding and loss of life and property, especially when it is persistent and affects a large region. The 4–25 February 2019 extreme precipitation period in eastern North America (NA) was exceptionally persistent, contributing to extreme winter rainfall and flooding in the Ohio and Tennessee River valleys and unusually heavy snowfall to the north. The period featured anomalous upper-level ridges in eastern NA and the central North Pacific (NP) and an anomalous upper-level trough in western NA, a favorable synoptic configuration for precipitation in eastern NA. The central NP ridge was prominent and extremely persistent, helping to slow and amplify the planetary-scale weather pattern. Within eastern NA, precipitation was lighter, less convective, and more synoptically forced in northern areas, while it was heavier at times and more convective in southern areas. Numerical weather models did not skillfully forecast the weather pattern associated with the onset of the extreme precipitation period beyond a lead time of 7 days, but they were able to more accurately forecast the continuation and persistence of the weather pattern once it started. For this case, simulating the synoptic structure over the NP before the extreme precipitation period accurately is crucial for simulating the later upper-level ridge building in the central NP and resulting downstream weather pattern favorable for persistent precipitation in eastern NA. Significance Statement The 4–25 February 2019 extreme precipitation period was exceptionally persistent, contributing to extreme winter rainfall and flooding in the Ohio and Tennessee River valleys and unusually heavy snowfall to the north, and its onset was not well predicted. The period featured an anomalous, amplified, and persistent large-scale weather pattern favorable for extreme precipitation in eastern North America. Within eastern North America, precipitation was lighter in northern areas, while the precipitation was heavier at times and more convective in southern areas. Weather models’ lack of accurate simulation of the large-scale weather pattern over the North Pacific before the extreme precipitation period was a critical factor in the poor forecasts of the extreme precipitation period’s onset.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,202 · 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