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Enregistrement W7029235775

Impact of numerical grid spacing and time step size on vortex Rossby waves in secondary eyewall formation in a simulation of hurricane Wilma (2005)

2012· dissertation· en· W7029235775 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Processing and 3D Reconstruction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEyeRossby waveVortexRossby radius of deformationComputer simulationWeather Research and Forecasting ModelUnstructured grid
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To understand the impact of numerical grid spacing and time step size on vortex Rossby waves in hurricanes going through an eyewall replacement cycle, multiple simulations with identical parameterization but with different numerics were carried out using the WRF model on hurricane Wilma (2005).The method of Empirical Normal Modes was then applied on the dataset in order to find radially outward propagating vortex Rossby waves (VRWs).It was found that for varying grid lengths, using high resolution can resolve these VRWs while a mixture of gravity and vortex Rossby waves was propagating from the eyewall using coarse resolution.An examination of the divergence of the Eliassen-Palm flux showed that high resolution is required to form a secondary eyewall.In terms of varying the time step size, differences were noted in the eyewall replacement cycles as well as the final shape of the eyewall, implying that non-converging numerical errors can impact strongly the vortex Rossby waves and therefore the dynamics of the hurricane.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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