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Enregistrement W7115039358

Analysis of Winter Extreme Precipitation Regimes (EPRs) in eastern North America

2025· dissertation· en· W7115039358 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationClimate changePeriod (music)Snow cover
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extreme precipitation is often challenging to predict but has substantial societal impacts, especially when it is persistent and affects a large region. Despite this, few studies have examined long-duration precipitation periods on a systematic climatological basis. This thesis aims to expand the work on precipitation events to extreme, long-duration, and large-scale precipitation periods during the eastern North American winter. We define extreme precipitation regimes (EPRs) as periods of at least five consecutive days of extreme precipitation, except allowing for one-day breaks, during the eastern North American winters from 1940-41 to 2021-22. The large temporal and spatial scales of EPRs, as well as the climatological study of EPRs, distinguish this study from previous precipitation studies, which are mostly on shorter-duration events. We analyze the synoptic-scale and thermodynamic environments associated with EPRs and elucidate the associated large-scale physical mechanisms contributing to the favorable environments for EPRs. EPRs are associated with a persistent weather pattern extending from the North Pacific to North America favoring sustained southerly transport of moisture from the Gulf of Mexico and/or Caribbean Sea into eastern North America. The moisture is then often deposited in atmospheric rivers in frequently occurring cyclones from the midwestern United States to southeastern Canada as heavy precipitation. The strength of the southerly flow in eastern North America is critical in producing large precipitation amounts, while the persistence of the central North Pacific ridge, as well as the long-wavelength and slow-moving nature of the synoptic structure, are critical to the longevity of EPRs. The persistence of the weather pattern is enhanced by a positive feedback loop through warm advection, anticyclonic vorticity advection, and condensational latent heating induced by upstream cyclones to the west. There also appears to be some influence from longer-duration oscillations such as the Madden-Julian and Pacific Decadal Oscillations.Given the substantial variability in weather patterns, precipitation amounts, and duration among EPRs, we also perform a case study of a very impactful extreme precipitation period composed of a succession of three EPRs in February 2019 to ascertain in more detail how the meteorological features and physical processes contributing to EPRs in general influence the evolution of a single event and the dynamics ultimately contributing to precipitation in eastern North America. This extreme precipitation period contributed to the extreme winter rainfall in parts of the lower midwestern and southeastern United States and unusually heavy snowfall over the upper midwestern United States and eastern Canada. The period featured a similar but more amplified and persistent weather pattern to that of the EPR composite. The persistence of the weather pattern appears to be enhanced by positive feedback loops causing upper-level ridges to persist over the same area, as found for EPRs in general. Within eastern North America, precipitation is lighter, steadier, less convective, and more synoptically-forced in northern areas, while it is heavier, more intermittent, and more convective in southern areas. Numerical weather models did not skillfully forecast the weather pattern associated with the extreme precipitation period beyond a forecast lead time of 10 days, but they were able to more accurately simulate the continuation and persistence of the weather pattern once it started. For this case, simulating the precursor synoptic structure over the North Pacific accurately is crucial for simulating the later downstream weather pattern leading to persistent and extreme precipitation in eastern North America

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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
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