Radiative contribution to the formation and development of Arctic continental air masses over northwest Canada
Bibliographic record
Abstract
Les vagues de froid sont des régimes météorologiques hivernaux persistants caractérisés par des températures de l'air extrêmement basses à la surface. Les masses d'air produisant ces événements dans les latitudes moyennes sont habituellement formées dans des latitudes plus hautes en tant que masses d'air continentales polaires. Dans les conditions de la nuit polaire, l'émission d'ondes longues à la surface du sol provoque un refroidissement radiatif de la colonne d'air. Cela se produit en raison de la faible capacité thermique de la surface, de sorte que la surface se refroidit rapidement sans apport d'énergie au système en raison de l'albédo élevé de la neige et de la glace et des grands angles zénithaux solaires. Ainsi, avec les nuages et les précipitations, le terme de rayonnement est considéré comme un facteur important du mécanisme de formation. Les masses d'air ainsi formées peuvent se déplacer vers les latitudes moyennes en suivant un courant-jet sinueux, ce qui conduit à une intrusion extrême d'air froid vers le sud.Dans cette thèse, nous étudions la formation de masses d'air continental polaire dans le nord-ouest du Canada, qui est connu pour être une région source de vagues de froid sur des sites de latitude moyenne en Amérique du Nord. Nous évaluons le budget thermodynamique localement, c'est-à-dire dans un cadre eulérien; et également dans un cadre lagrangien, c'est-à-dire en suivant les trajectoires calculées avec le modèle de traçage lagrangien LAGRANTO. Dans les deux approches, nous utilisons des données de réanalyse et le modèle de transfert radiatif rapide (RRTMG) pour quantifier le bilan thermodynamique des masses d'air et pour tenir compte de la contribution radiative à la formation et à l'évolution de l'air froid. Dans un cadre lagrangien, nous décomposons le changement total de température diabatique des parcelles d'air en appliquant RRTMG pour calculer explicitement les vitesses de chauffage radiatif, différenciant ainsi les processus radiatifs et la libération de chaleur latente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".