Daha çox

12.5: Frontogenez - Geoscience

12.5: Frontogenez - Geoscience


Cəbhələr frontal zona boyunca səth temperaturunun sürətli dəyişməsi ilə tanınır. Ümumiyyətlə şaquli hərəkətlərin baş verə biləcəyi zaman problemi asanlaşdırmaq üçün istilik əvəzinə potensial temperaturdan istifadə olunur.

Potensial-temperatur qradiyentini artırmağa meylli olan fiziki proseslərə deyilir frontogenetik - sözün əsl mənasında cəbhənin doğulmasına və ya güclənməsinə səbəb olurlar. Frontogenez kinematik, termodinamik və dinamik proseslərdən qaynaqlana bilər.

BİLGİ • Qütb Cəbhəsi

Coriolis qüvvəsi səbəbindən soyuq arktik hava qütblərdən uzaqda yayıla bilməz və qış yarımkürəsində yarı qalıcı bir ön sərhəd yaradır. Buna qütb ön.

Bəzi seqmentlərin soyuq cəbhə kimi irəlilədiyi, digər seqmentlərin isti cəbhələr kimi geri çəkildiyi, bəzilərinin hərəkətsiz olduğu, bəzilərinin zəif olduğu və qabaqdakı boşluqlara səbəb olduğu dalğalı düzensiz bir forma malikdir.

Kinematik hərəkətverici qüvvələri nəzərə almadan hərəkətə və ya təşvişə istinad edir. Bu siniflər prosesi potensial temperatur qradiyentləri yarada bilməz, lakin mövcud gradiyanları gücləndirə və ya zəiflədə bilər.

Əvvəlki fəsillərdən radiasiya ilə istiləşmənin ekvator və qütblər arasında şimal-cənub istiliyinə səbəb olduğunu gördük. Həm də ümumi dövriyyə jet axınının meandrlaşmasına səbəb olur, bu da novlar və silsilələr boyunca keçici şərq-qərb temperatur gradiyentləri yaradır. Standart atmosfer də troposferdə potensial temperaturun şaquli bir gradiyentinə malikdir (has z ilə artar). Beləliklə, kinematik frontogenez zamanı güclənə bilən temperatur gradiyentlərinin tez-tez mövcud olduğunu fərz etmək ədalətlidir.

Kinematik frontogenezi göstərmək üçün şəkil 12.21-də çəkildiyi kimi x, y və z istiqamətlərində vahid qradiyentləri olan ilkin potensial-temperatur sahəsini nəzərdən keçirin. Qradiyentlərin aşağıdakı işarələri var (bu xüsusi nümunə üçün):

( begin {align} frac { Delta theta} { Delta x} = + quad frac { Delta theta} { Delta y} = - quad frac { Delta theta} { Delta z} = + etiketi {12.8} son {align} )

Məhz potensial temperatur şərqə doğru artır, şimala doğru azalır və yuxarıya doğru artır. Bu şəkildə əvvəlcə cəbhələr yoxdur.

Şimal-cənub istiqamətində soyuq bir cəbhə düzəltməyə meylli elanların alt hissəsini araşdıracağıq. Cəbhənin gücünü ön tərəfdəki potensial-temperatur qradiyenti olaraq təyin edin:

( begin {align} text {Frontal Strength} = F S = frac { Delta theta} { Delta x} tag {12.9} end {align} )

Adveksiyaya görə frontal gücün zamanla dəyişməsi kinematik frontogenez tənliyi ilə verilir:

( frac { Delta (FS)} { Delta t} = - sol ( frac { Delta theta} { Delta x} right) cdot left ( frac { Delta U} { Delta x} right) - sol ( frac { Delta theta} { Delta y} right) cdot left ( frac { Delta V} { Delta x} right) - sol ( frac { Delta theta} { Delta z} right) cdot left ( frac { Delta W} { Delta x} right) )

12.5.1.1. Qarışıqlıq

Tutaq ki, qərbdən yaxınlaşan güclü bir qərb küləyi var, ancaq şərqdən yola çıxan daha zəif bir qərb küləyi var (şəkil 12.22 yuxarı). Məhz qərbdən gələn hava demək olar ki, şərqdə havaya çatır.

Bu vəziyyət üçün ∆U / ∆x mənfi, q / ∆x isə bərabərlikdə müsbətdir. (12.10). Beləliklə, bu iki müddətin məhsulu, birləşmə müddətinə əlavə olunan mənfi işarəyə vurulduqda, ön hissəni gücləndirməyə meyllidir [∆ (FS) / ∆t müsbətdir]. Şəkil 12.22-nin kölgə bölgəsində, izentroplar bir-birinə daha yaxındır; yəni cəbhə bölgəsinə çevrilmişdir.

12.5.1.2. Kesme

Tutaq ki, cənubdan külək sahənin şərq tərəfində qərbdən daha güclüdür (Şəkil 12.23 yuxarı). Bu külək qayçı növlərindən biridir. Şərqdəki izentroplar qərbdəkindən daha sürətli şimal tərəfə doğru irəlilədikcə, potensial temperatur qradenti arada möhkəmlənərək ön zona yaradır.

ArV / ∆x kəsmə müsbət olduğu halda, şimala doğru temperatur qradenti ent / ∆y mənfi olur. Beləliklə, kəsmə müddətindən əvvəlki mənfi işarəsi daxil edildikdə məhsul müsbət olur. Frontal gücləndirmə bu hal üçün meydana gəlir [∆ (FS) / ∆t müsbətdir].

12.5.1.3. Əyilmək

Müayinələr domenin soyuq tərəfində isti tərəfdən daha güclüdürsə, şaquli potensial-temperatur qradiyent yatay tərəfə əyilmiş olacaqdır. Nəticə gücləndirilmiş bir ön zonadır (Şəkil 12.24).

Yenilənmə sürətinin üfiqi qradenti bu nümunədə mənfi (∆W / ∆x = -), şaquli potensial-temperatur qradenti isə müsbətdir (∆θ / ∆z = +). Məhsul əyilmə müddətinə əlavə olunan mənfi işarəyə vurulduqda, bu hal üçün cəbhənin möhkəmlənməsinə müsbət töhfə verir [∆ (FS) / ∆t = +].

Bu nümunə frontal güclənməni göstərmək üçün hazırlanmış olsa da, əksər həqiqi cəbhələrdə əyilmə müddəti zəifləməyə səbəb olur. Bu cür frontoliz səthin yaxınlığında ən zəifdir, çünki şaquli hərəkətlər orada daha kiçikdir (külək yerdən keçə bilməz).

Eğilme sonradan bəhs edildiyi kimi üst səviyyə cəbhələr üçün vacib və bəzən dominantdır.

12.5.1.4. Deformasiya

Əvvəlki rəqəmlər idealizə olunmuş kinematik ssenarilər təqdim etdi. Çox vaxt həqiqi cəbhələrdə axın sahəsi ssenarilərin daha mürəkkəb birləşməsidir. Məsələn, şəkil 12.25-də a deformasiya (şəklin dəyişməsi) soyuq havada axın sahəsi, ilə izdiham (→ ← üfüqi bir araya gələn) ön tərəfə dik hava və yayılma (← → havanın üfüqi yayılması) önə paralel.

Belə bir axın sahəsində həm yaxınlaşma, həm də kəsilmə istilik dərəcəsini təsir edir. Məsələn, Şek. Dəki iki eyni deformasiya sahəsini nəzərdən keçirək. 12.26a & b, burada yeganə fərq izentropların frontal zonadakı nisbətidir genişlənmə oxu (birləşmə nöqtələrinə doğru olan və axın boyunca yayılan xətt).

45 ° -dən az başlanğıc açılar üçün (Şəkil 12.26a & a ’), izentroplar bir-birinə yaxınlaşdırılır (frontogenez) və daha az bucağa doğru əyilir. 45 ° -dən böyük başlanğıc açıları üçün izentroplar bir-birindən daha uzaqlara yayılır (frontoliz) və daha az bucağa doğru əyilir. İzentropların frontal zonaya az və ya çox paralel olduğu (yəni başlanğıc açısı << 45 °) Şəkil 12.25-i təhlil etmək üçün bu məlumatdan istifadə edərək həmin axın sahəsinin frontogenezə səbəb olacağını gözləyirik.

Nümunə tətbiqi

∆θ / ∆x = 0,01 ° C km olan ilkin mühit verilmişdir–1, ∆θ / ∆y = –0.01 ° C km–1, və ∆θ / ∆z = 3.3 ° C km–1. Ayrıca, ∆U / ∆x = - 0,05 (m / s) km olduğunu düşünək–1, ∆V / ∆x = 0,05 (m / s) km–1, və ∆W / ∆x = 0,02 (sm / s) km–1. Kinematik frontogenez dərəcəsini tapın.

Cavabı tapın

Verilmişdir: (yuxarıya bax)

Tapın: ∆ (FS) / ∆t =? ° C · km–1·gün–1

Eq istifadə edin. (12.10):

( begin {aligned} frac { Delta (FS)} { Delta t} = & - left (0.01 frac {^ { circ} mathrm {C}} { mathrm {km}} sağ) cdot sol (-0.05 frac { mathrm {m} / mathrm {s}} { mathrm {km}} sağ) - sol (-0.01 frac {^ { circ} mathrm {C}} { mathrm {km}} sağ) cdot sol (0.05 frac { mathrm {m} / mathrm {s}} { mathrm {km}} sağ) - sol (3.3 frac {^ { circ} mathrm {C}} { mathrm {km}} right) cdot left (0.0002 frac { mathrm {m} / mathrm {s}} { mathrm {km }} sağ) son {hizalı} )

= +0.0005 + 0.0005 - 0.00066 ° C · m · s–1· Km–2

= +0.029 ° C · km–1·gün–1

Yoxlayın: Bölmələr yaxşıdır. Fizika yaxşıdır.

Ekspozisiya: Frontal gücü ∆θ / ∆x 0,01-dən 0,029 ° C km-ə qədər artaraq bir gündə təxminən üç dəfə artdı–1.

BİLGİ • Qarışıqlıq və Dəyişiklik

Hər ikisi təxminən eyni dominant külək istiqamətində hərəkət edən iki qonşu hava axını düşünək. Uyğunluq, bu iki axının bir-birinə yaxınlaşmasıdır. Sıxlıq, axınların bir-birindən uzaqlaşmasıdır. Qarışıqlıq / diffluence, bir ekspres yoluna və ya avtoulova girərkən / çıxdıqda birləşən maşın axınlarına bənzəyir. Qarışıq axında hava, üstünlük axın istiqamətinə dik bir istiqamətdə yaxınlaşır. Sıxlıq və fikir ayrılığı da bir-birinə bənzəyir.

Əvvəlki kinematik nümunələr göstərdi adiabatik advection (küləklə üflənərkən potensial temperatur qorunub saxlanıldı). Lakin, diabetik (adiabatik olmayan) termodinamik proseslər, havanın hər iki tərəfində fərqli dərəcələrdə havanı istiləşdirə və ya soyuya bilər. Bu proseslərə radiasiya ilə qızdırılma / soyutma, səthdən ötürmə, ön tərəfdəki qarışıq qarışıqlıq və buludlardakı suyun faz dəyişiklikləri ilə əlaqəli gizli istilik buraxma / udma daxildir.

Diabetik istiləşmə dərəcəsini (DW) aşağıdakı kimi təyin edin.

( begin {align} text {Diabatic Wing Rate} = D W = frac { Delta boldsymbol { theta}} { Delta t} tag {12.11} end {align} )

Diabetik isitmə qabağın isti tərəfində soyuqdan daha çox olarsa, ön tərəf gücləndiriləcəkdir:

( begin {align} frac { Delta (F S)} { Delta t} = frac { Delta (D W)} { Delta x} tag {12.12} end {align} )

Əksər cəbhələrdə qarışıq qarışıqlıq isti və soyuq tərəflər arasında cəbhəni zəiflədir (yəni səbəb olur) frontoliz). Keçirmə səthdən frontolizə də kömək edir. Məsələn, soyuq bir cəbhənin arxasında soyuq hava ümumiyyətlə daha isti bir səthdən keçir, bu da soyuq havanı qızdırır (yəni hava kütləsi modifikasiyası) və ön tərəfdəki temperatur kontrastını azaldır. Eynilə, isti cəbhələrin arxasında isti hava ümumiyyətlə soyuducu səthlərə təsir edir.

İsti və soyuq cəbhələrdə isti hava tez-tez qalxmağa məcbur olur. Bu yüksələn hava səbəb ola bilər kondensasiya və onsuz da isti havanı istiləşdirərək cəbhələri gücləndirən bulud əmələ gəlməsi.

Radiativ stratus buludlarının zirvələrindən soyutma, cəbhənin isti tərəfindəki temperaturu azaldır və isti cəbhələrin frontolizinə kömək edir. Soyuqdan sonrakı frontal stratokumulus buludlarının zirvələrindən radiasiya ilə soyutma onsuz da soyudulmuş havanı soyudaraq cəbhəni gücləndirə bilər.

Nümunə tətbiqi

200 km enində ön tərəfdəki yağışların isti tərəfində göy gurultulu leysan yağışı 2 mm h–1. Frontogenez dərəcəsini tapın.

Cavabı tapın

Verilmişdir: xR = 0 olduqda RR = 0 və RR = 2 mm h–1 x = 200 km

Tapın: ∆ (FS) / ∆t =? ° C · km–1·gün–1

İstilik bölməsindən:

∆θ / ∆t = (0.33 ° C mm–1) · RR = 0.66 ° C saat–1.

EQ-ləri birləşdirin. (12.11) & (12.12): ∆ (FS) / ∆t = ∆ (∆θ / ∆t) / ∆x

∆ (FS) / ∆t = [(0.66 ° C h–1) · (24 saat gün–1) - 0] / [200 km - 0] = (gün 15,84 ° C)–1) / (200 km) = 0.079 ° C · km–1·gün–1

Yoxlayın: Bölmələr yaxşıdır. Fizika yaxşıdır. Böyüklük yaxşı.

Ekspozisiya: Bu müsbət dəyər termodinamik frontogenezi göstərir.

Kinematik və termodinamika müşahidə olunan frontogenezi izah etmək üçün kifayət deyil. Kinematik frontogenez bir gündə frontal gücün ikiqat və ya üçqat artmasına səbəb olarsa (əvvəlki Nümunə Tətbiqlərinə bax), müşahidələr gün ərzində frontal gücün 15 dəfə artdığını göstərir. Dinamiklər bu sürətli güclənməyə səbəb ola bilər.

Cəbhələr uzun və dar olduğundan ön axınların geostrofiyaya meylli olacağını gözləyirik, ön axınlar arasında isə yaşostrofik ola bilər. Bunu istifadə edərək əvvəlcədən düşünə bilərik Rossby nömrəsi (Force & Winds bölməsindəki INFO Box-a baxın). Cəbhələr 1000 km uzunluğunda, lakin 100 km genişlikdə ola bilər. Beləliklə, ön axın üçün Rossby sayı Ro = 0.1 sırasındadır. Ancaq qarşıdakı Rossby sayı Ro = 1 sırasındadır. Xatırladaq ki, Ro <1 olduqda axınlar geostrofiyaya meylli olur. Beləliklə, sonrakı şəkildə göstərildiyi kimi, yaş qrupu dinamikası ön tərəfdə gözlənilir.

Şəkil 12.27-də çəkildiyi kimi, cəbhəyə paralel küləklərlə geostrofik tarazlıqdakı başlanğıc vəziyyəti təsəvvür edin. Bu rəqəm təzyiq gradiyentlərinin və geostrofik küləklərin yalnız sol və sağ tərəflər arasında ortada mövcud olduğu xüsusi bir vəziyyəti göstərir. Sıfır gradyan və küləklər sol və sağ tərəfdədir. Frontal zona bu diaqramın mərkəzindədir.

Keçən Rossby dalğası səbəbiylə kinematik qarışıqlıq kimi bəzi xarici məcburiyyətlər, şəkil 12.28a-da çəkildiyi kimi cəbhənin az miqdarda güclənməsinə səbəb olur. Potensial-temperatur qradiyenti nəinki sıxılır, həm də hipometrik əlaqəyə görə təzyiq qradenti də artır.

Artan təzyiq gradyanı fərqli, artmış deməkdir geostrofik külək. Lakin, əvvəlcə faktiki küləklər ətalət səbəbindən daha yavaşdır, böyüklüyü orijinal geostrofik sürətə bərabərdir.

Həqiqi küləklər yeni geostrofik dəyərə doğru düzəlsə də, təzyiq qradiyenti və Coriolis qüvvələri arasındakı balanssızlığa görə müvəqqəti olaraq geostrofik istiqamətdən uzaqlaşırlar (Şəkil 12.29). Bu keçici vəziyyət (b) zamanı x istiqamətində bir külək komponenti var (şəkil 12.28b). Buna deyilir ageostrofik axın, çünki x istiqamətində geostrofik külək yoxdur.

Kütlə qorunub saxlanıldığından küləyin U komponentinin üfüqi yaxınlaşması və ayrılması şaquli dövriyyələrə səbəb olur. Bunlar soyuq havanın batması və isti havanın yüksəlməsi və daha soyuq havada hərəkət etməsi ilə termal olaraq birbaşa dövranlardır. Nəticə müvəqqəti cross-frontal və ya eninə dövriyyə adlanır Sawyer-Eliassen dövriyyəsi. Sirkülasyonun yenilənmə hissəsi konveksiyanı idarə edə bilər və yağışa səbəb ola bilər.

Küləklər nəhayət geostrofik küləyə bərabər yeni tarazlıq dəyərinə çatırlar. Bu son vəziyyətdə nə yaşostrofik küləklər, nə də bir crossfrontal sirkulyasiya var. Bununla birlikdə, əvvəlki keçici mərhələdə, yaşa toxunma arası frontal dövriyyə səth yaxınlığında əlavə dinamik birləşməyə səbəb oldu və bu da səth cəbhəsini gücləndirmək üçün orijinal kinematik qovuşmaya əlavə etdi. Eninə sirkulyasiya da ön tərəfi əyir (Şəkil 12.28c).

Xülasə olaraq, cəbhəyə paralel olaraq böyük və nisbətən sabit bir geostrofik külək əsir (Şəkil 12.27). Zəif, keçici, çarpaz ön sirkulyasiya üst-üstə qoyula bilər (Şəkil. Bu iki amil daha sonra izah edildiyi kimi üst troposferik cəbhələr üçün də vacibdir.


12.5: Frontogenez - Geoscience

MDPI tərəfindən nəşr olunan bütün məqalələr açıq giriş lisenziyası altında dərhal dünya miqyasında təqdim olunur. Rəqəmlər və cədvəllər daxil olmaqla MDPI tərəfindən dərc olunmuş məqalənin hamısını və ya bir hissəsini yenidən istifadə etmək üçün xüsusi icazə tələb olunmur. Açıq girişli Creative Common CC BY lisenziyası ilə nəşr olunan məqalələr üçün orijinal məqalənin açıq şəkildə göstərilməsi şərtilə məqalənin hər hansı bir hissəsi icazəsiz yenidən istifadə edilə bilər.

Xüsusiyyət sənədləri, sahədəki yüksək təsir üçün əhəmiyyətli potensiala sahib olan ən inkişaf etmiş tədqiqatları təmsil edir. Bədii məqalələr elmi redaktorların fərdi dəvəti və ya tövsiyəsi ilə təqdim olunur və dərc olunmadan əvvəl həmyaşıdlar tərəfindən nəzərdən keçirilir.

Xüsusiyyət Sənədi ya orijinal bir tədqiqat məqaləsi, ya da tez-tez bir neçə texnika və ya yanaşmanı ehtiva edən əhəmiyyətli bir yeni tədqiqat işi və ya bu sahədəki son inkişafa dair qısa və dəqiq yeniləmələri əks etdirən hərtərəfli bir araşdırma sənədi ola bilər. ədəbiyyat. Bu tip kağızlar tədqiqatların gələcək istiqamətləri və ya mümkün tətbiqetmələr haqqında fikir verir.

Editor’s Choice məqalələri dünyanın hər yerindən MDPI jurnallarının elmi redaktorlarının tövsiyələrinə əsaslanır. Redaktorlar, bu yaxınlarda jurnalda dərc olunan müəlliflər üçün xüsusilə maraqlı olacağına və ya bu sahədə əhəmiyyətli olacağına inandıqları az sayda məqalə seçirlər. Məqsəd, jurnalın müxtəlif tədqiqat sahələrində dərc olunmuş ən həyəcan verici əsərlərin bir hissəsini təqdim etməkdir.


Əsas Xüsusiyyətlər

  • Əsas dinamik prinsiplərin aydın fiziki izahlarını verir
  • Mətn və tənlikləri aydınlaşdırmaq üçün zəngin illüstrasiyalar və fəsil sonu problemlərini ehtiva edir
  • Holton, çağdaş meteorologiyanın liderlərindən biridir və aydın yazı tərzi ilə məşhurdur
  • Təlimatçı Təlimatı övladlığa götürənlər üçün mövcuddur
  • MATLAB® təlimləri və nümayişləri olan bir yoldaş veb
  • İqlim dinamikası, tropik meteorologiya, orta atmosfer dinamikası və ədədi proqnozlaşdırma üsulları yeniləndi

Məlumat mövcudluğu

Dəniz məməlilərinin məlumatları Beynəlxalq MEOP Konsorsiumu və ona töhfə verən milli proqramlar tərəfindən toplanmış və sərbəst şəkildə təqdim edilmişdir və www.meop.net/database/meop-databases/meop-sms-database-submesosc.html saytında mövcuddur. Ssalto / Duacs altimetr məhsulları CNES-in dəstəyi ilə Copernicus Dəniz və Ətraf Mühitin Monitorinq Xidməti tərəfindən istehsal və paylanmışdır və http://marine.copernicus.eu/services-portfolio/access-to-products/ saytında mövcuddur.


Blair Schoene, Lisansüstü Araşdırmalar Müdiri
Məsləhətçilər: Stephan Fueglistaler, John Higgins, Jeroen Tromp və Gabriel Vecchi

Frederik Simons, Kreslo
Bess WardJohn A. Higgins

Eunah HanElena Watts, Lisansüstü Tələbə Nümayəndələri
Yuri TamamaWesley Wiggins, Lisans Tələbə Nümayəndələri


Coğrafi İnformasiya Sistemləri (CİS) Seçimi: 12 saat

GR 4303 CİS prinsipləri
(Ön şərt: Kiçik və ya məzun mövqeyi və ya təlimçinin razılığı) İki saat mühazirə və iki saat laboratoriya. Coğrafiya İnformasiya Sistemlərindən istifadə edərək coğrafi məlumatların məkan təhlili və topoloji əlaqələri, GIS nəzəriyyəsinə diqqət yetirilir.

GR 4313 Qabaqcıl CİS
(Ön şərt: GR 4303/6303 və ya təlimatçı razılığı) İki saat mühazirə. İki saatlıq laboratoriya. Məkan və geodatabases atributlarından istifadə edərək vektor əsaslı fayl quruluşu və GIS sorğuları. Reqressiya və xətti ağırlıqlı modelləşdirmə daxil olmaqla, raster sahəsindəki təsviri və göstərişli modelləşdirmə.

GR 4333 Uzaqdan Algılama
(Ön şərt: GR 3303, GR 3311 və ya təlimatçı razılığı) İki saat mühazirə. İki saatlıq laboratoriya. Su hövzəsi səviyyəsindəki drenaj sistemlərinin, şəhər landşaftının, landşaft bitki örtüyünün ölçmələrinin, fiziki landşaft struktur komponentlərinin və atmosfer xüsusiyyətlərinin geniş ərazi təhlillərində tətbiq olunan uzaqdan zondlama metodlarını araşdırır.

GR 4343 Yerşünaslıqda Qabaqcıl Uzaqdan Algılama
(Ön şərt: Ya GR 4333/6333, ECE 4423/6423, ya da FO 4452/6452 ya da təlimatçı razılığı) İki saat mühazirə. İki saatlıq laboratoriya. Coğrafi məkan təhlili Atmosferdə və su sütununda radiasiya ötürülməsinin nəzəri əsasları Kəmiyyət məsafədən zondlama texnikası və yer məkanının inkişafı.

GR 4353 Geodatabase Dizayn
(Ön şərt: GR 4303/6303 və ya təlimatçı razılığı) Üç saat mühazirə. Geodatabase strukturlarının müayinəsi. Əlaqəli verilənlər bazalarının Coğrafi İnformasiya Sistemləri ilə inteqrasiyası. Geodatabases istifadə edərək məkan məlumatlarının idarə edilməsi. Məkan proqramlaşdırma vasitəsi ilə Geodatabase proseslərinin həyata keçirilməsi.

GR 4363 GIS Proqramlaşdırma
(Ön şərt: GR 4303/6303 və ya təlimatçı razılığı) İki saat mühazirə. İki saatlıq laboratoriya. Geosessil ssenarilərinin dizaynı və tətbiqi. Modelləşdirmə dillərinin coğrafi informasiya sistemləri (CİS) analizinə daxil edilməsi. Digər proqram proqramlarının CİS proqramı ilə sorunsuz inteqrasiyası.


Yerşünaslıq

14 dekabr 2011 - Hörmətli spiker, madencilik, neft və qaz sektorları sözün əsl mənasında Şimal-Qərb Bölgələri iqtisadiyyatının əsas qayasıdır. Bu sahələr investisiya və torpaq istifadəsi qərarlarını vermək üçün müasir, əlçatan coğrafiya məlumatlarına etibar edirlər. Sənaye, Turizm və İnvestisiya Departamenti, Şimal-Qərb Əraziləri üçün coğrafiya proqramları təqdim etmək üçün Aborigen İşləri və Şimali İnkişaf federal departamenti ilə ortaqdır.

Northwest Territories Geoscience Office və ya NTGO kimi tanınan bu ortaqlıq sənayeni, hökuməti, yerli qurumları və bir çox digər maraqlı tərəfləri müasir, asanlıqla əldə edilə bilən coğrafiya məlumatları ilə təmin edir. Bu məlumatlar faydalı qazıntılar və neft kəşfiyyatına yatırımı təşviq etmək üçün əsasdır.

Hörmətli spiker, bu ilin noyabrında Kanadanın Şimali İqtisadi İnkişaf Agentliyindən nazir Leona Aglukkaq, NWT-də daha da coğrafi tədqiqatlara dəstək olmaq üçün 3.275 milyon əlavə vəsait elan etdi. Şimal-qərb Əraziləri Hökumətinin 1,1 milyon dollarlıq natura və özəl sektordan verdiyi töhfə ilə birlikdə, bu investisiya üç il ərzində 5 milyon dollardan çoxdur. Etibarlı coğrafiya məlumatları, yüksək resurs potensialına sahib ərazilərdə kəşfiyyat işlərini təşviq etmək üçün vacibdir və bu da NWT mədən sənayesinin davamlılığına kömək edir.

Əhəmiyyətli kəşflər tez-tez əlavə özəl sektor investisiyalarını stimullaşdırır. NWT-də dövlət tərəfindən maliyyələşdirilən coğrafiya elmlərinə yatırılan hər dollar üçün, öz növbəsində, mineral kəşfiyyat şirkətləri tərəfindən beş dollar xərcləndiyi təxmin edilir. Bu il coğrafiya elminə ümumi NTGO investisiyası 2,5 milyon dollardır.

Bu, NWT-dəki mineral və neft kəşfiyyatı şirkətləri tərəfindən axtarış, almaz qazma və seysmik tədqiqatlar kimi fəaliyyətlər yolu ilə təxminən 12,5 milyon dollarlıq investisiya ilə nəticələnməlidir. Bu şirkətlər investisiya dollarlarına əlavə olaraq yerli sakinləri işə götürərək yerli NWT müəssisələrindən mal və xidmətlər satın alaraq iqtisadiyyatımıza töhfə verirlər.

Bu yaxınlarda Yellowknife Geoscience Forumuna qatıldım və Geoscience Office alimlərinin zəhmətini və fədakarlığını öz əlimlə gördüm. Araşdırmaları dünyanın ən yaxşılarından bəzilərinə bərabərdir.

NWT və Nunavut Mədənlər Palatası və NTGO, bu il təxminən 800 nümayəndənin iştirak etdiyi Geosience Forumuna ev sahibliyi edir - bu, Şimaldakı ən böyük konfransdır. Bu, mütəxəssislərin geologiya tədqiqatları və faydalı qazıntı axtarışında ən yaxşı təcrübələri bölüşmələri üçün platforma olmaqla yanaşı, iqtisadiyyatımız üçün də böyük bir fayda gətirir. Nümayəndələr otellərimizdə qalır, restoranlarımızda yemək yeyir və hava yollarımızla uçur.

NWT və Nunavut Mədənlər Palatası və NTGO-dakı heyət bu il və hər il yaxşı bir iş üçün təqdir olunmalıdır.

Bu gün uyğun zamanda beş illik NTGO Strateji Planını müzakirə edəcəyəm. Strateji Planın əsas məqsədi yerli enerji mənbələrinin inkişafı, o cümlədən oyma daşı, əhəng daşı və silisium qumu istifadə edərək yerli iş imkanlarını dəstəkləmək üçün təşəbbüsləri dəstəkləmək üçün icmalarla işləməkdir.

Hörmətli spiker, NTGO da tez-tez mürəkkəb və ya mübahisəli məsələlərdə qərəzsiz elmi tövsiyələr verməyə çağırılır. Onların rolu, hökumətlərə və icmalara kritik şimal infrastrukturunun planlaşdırılması, inşası və saxlanılması üçün məlumatlı qərarlar qəbul etməkdə dəstək olmaq üçün vacib olan müstəqil bir coğrafi elm məlumatı verməkdir.

Nəqliyyat infrastrukturunun yeri nəzərdən keçirilərkən minerallar və neft potensialının anlaşılması vacibdir. Sənaye, Turizm və İnvestisiya ayrıca şimaldakı iqlim dəyişikliyi ilə əlaqədar permafrost problemlərini və digər infrastruktur məsələlərini daha yaxşı başa düşmək üçün digər GNWT şöbələri və şimal paydaşları ilə sıx əməkdaşlıq edəcəkdir.

Hörmətli spiker, bu gün coğrafiya tədqiqatlarına investisiya qoymaq, ərazimizə investisiya cəlb etmək və NWT sakinləri üçün məşğulluq və iş imkanları təmin edəcək kəşfiyyat layihələri yaratmaqla sabah gələcək iqtisadi inkişafı dəstəkləyir.

NWT Geoscience Office-də görülən işlər ərazimizdə mineral kəşfiyyatının artması üçün vacibdir. NWT-də təbii ehtiyatların məsuliyyətli inkişafı yolu ilə Hökumətimizin bütün icmalara və bölgələrə sakinlərimizə fayda gətirən imkanlar təqdim edən çoxşaxəli bir iqtisadiyyat yaratmaq məqsədi ilə çalışmağa davam edəcəyik.


İstinadlar

Adcroft, A., R. Hallberg, J. P. Dunne, B. L. Samuels, J. A. Galt, C. H. Barker və D. Payton. 2010. Meksika Körfəzindəki əridilmiş yağın sualtı şüalarının simulyasiyaları. Geofiziki Tədqiqat Məktubları 37. DOI: 10.1029 / 2010gl044689.

Ades, M. və P. J. van Leeuwen. 2015. Yüksək ölçülü bir sistemdəki ekvivalent-çəkilər hissəcik filtri. Rüblük Kral Meteoroloji Cəmiyyətinin Jurnalı 141 (687): 484-503. DOI: 10.1002 / Qj.2370.

Ajayamohan, R. S., S. A. Rao, J. J. Luo və T. Yamagata. 2009. Hindistan Okean Dipolunun birləşmiş ümumi tiraj modelində boreal yaydaxili fasiləli salınımlara təsiri. Geofiziki Tədqiqat-Atmosfer Jurnalı 114. DOI: 10.1029 / 2008jd011096.

Alexander, M. A. 1992. El Nino zamanı Midlatitude Atmosfer Okean Qarşılıqlı Etkisi. Hissə 1: Şimali Sakit Okean. Journal of Climate 5 (9): 944-958. DOI: 10.1175 / 1520-0442 (1992) 005 & lt0944: Qız və gt2.0.Co2.

Alexander, M. A., C. Deser və M. S. Timlin. 1999. Şimali Sakit Okeanda SST anomaliyalarının yenidən yaranması. İqlim jurnalı 12 (8): 2419-2433. DOI: 10.1175 / 1520-0442 (1999) 012 & lt2419: Trosai & gt2.0.Co2.

Allen, R. J. və C. S. Zender. 2010. Kontinental miqyaslı qar albedo anomaliyalarının qış vaxtı Arktika rəqsinə təsiri. Geofiziki Tədqiqat-Atmosfer Jurnalı 115. DOI: 10.1029 / 2010jd014490.

Alspach, D. L. və H. W. Sorenson. 1972. Qaus cəm yaxınlaşmalarından istifadə edilən qeyri-xətti Bayes qiymətləndirməsi. Avtomatik İdarəetmə üzrə IEEE Əməliyyatları 17 (4): 439-448. DOI: 10.1109 / Tac.1972.1100034.

Anderson, J. L. və S. L. Anderson. 1999. Monte Carlo, ansamblın assimilyasiyaları və proqnozlarını yaratmaq üçün qeyri-xətti filtrasiya probleminin tətbiqi. Aylıq Hava Xülasəsi 127 (12): 2741-2758.DOI: 10.1175 / 1520-0493 (1999) 127 & lt2741: Am-ciot & gt2.0.Co2.

Annan, J. D., J. C. Hargreaves, N. R. Edwards və R. Marsh. 2005. Bir ansambl Kalman süzgəcindən istifadə edərək ara mürəkkəblik torpaq sistemi modelində parametr qiymətləndirməsi. Okean Modelləşdirmə 8 (1-2): 135-154. DOI: 10.1016 / j.ocemod.2003.12.004.

Arakawa, A. və C. M. Wu. 2013. Atmosferin ədədi modelləşdirilməsində dərin nəmli konveksiyanın vahid nümayəndəliyi. Bölüm I. Atmosfer Elmləri Jurnalı 70 (7): 1977-1992. DOI: 10.1175 / Jas-D-12-0330.1.

Arnold, C. P. və C. H. Dey. 1986. Müşahidə sistemlərinin simulyasiya təcrübələri və mdashpast, indiki və gələcək. Amerika Meteoroloji Cəmiyyətinin Bülleteni 67 (6): 687-695. DOI: 10.1175 / 1520-0477 (1986) 067 & lt0687: Ossepp & gt2.0.Co2.

Arteaga, A., O. Fuhrer və T. Hoefler. 2014. Bit-Reproduksiyalı Portativ Yüksək Performanslı Proqramların dizaynı. IEEE 28-ci Beynəlxalq Paralel və Paylanmış Qenerasiya Simpoziumunda, Washington, DC-də təqdim edildi.

ASCAC (Qabaqcıl Elmi Hesablama Məsləhət Komitəsi). 2015. Exascale Hesablama Təşəbbüsü. Washington, DC: US ​​DOE.

Athanasiadis, P. J., A. Bellucci, L. Hermanson, A. A. Scaife, C. MacLachlan, A. Arribas, S. Materia, A. Borrelli və S. Gualdi. 2014. İki mövsümi proqnozlaşdırma sistemində atmosfer blokadasının və əlaqəli aşağı tezlikli dəyişkənliyin təmsil olunması. İqlim jurnalı 27 (24): 9082-9100. DOI: 10.1175 / Jcli-D-14-00291.1.

Geri, L. E. və C. S. Bretherton. 2009. SST qradiyentləri, sərhəd qatı küləkləri və tropik okeanlar üzərində yaxınlaşma arasındakı əlaqə haqqında. İqlim Jurnalı 22 (15): 4182-4196. DOI: 10.1175 / 2009JCLI2392.1.

Bahr, A., J. J. Leonard və M. F. Fallon. 2009. Muxtar sualtı nəqliyyat vasitələri üçün kooperativ lokalizasiya. Beynəlxalq Robot Araşdırmaları Jurnalı 28 (6): 714-728. DOI: 10.1177 / 0278364908100561.

Baker, A. H., D. M. Hammerling, M. N. L. H. Xu, J. M. Dennis, B. E. Eaton, J. Edwards, C. Hannay, S. A. Mickelson, R. B. Neale, D. Nychka, J. Shollenberger, J. Tribbia, M. Vertenstein və D. Williamson. 2015. Community Earth System Model (pyCECT v1.0) üçün yeni ansambl əsaslı bir tutarlılıq testi. Coğrafi Elmi Model İnkişafı 8: 2829-2840. DOI: 10.5194 / gmd-8-2829-2015.

Baker, WE, R. Atlas, C. Cardinali, A. Clement, GD Emmitt, BM Gentry, RM Hardesty, E. Kallen, MJ Kavaya, R. Langland, ZZ Ma, M. Masutani, W. McCarty, RB Pierce, ZX Pu, LP Riishojgaard, J. Ryan, S. Tucker, M. Weissmann və JG Yoe. 2014. Lidar ölçülən külək profilləri: Qlobal Müşahidə Sistemindəki itkin əlaqə. Amerika Meteoroloji Cəmiyyətinin Bülleteni 95 (4): 543-564. DOI: 10.1175 / Bams-D-12-00164.1.

Baldwin, M. P. və T. J. Dunkerton. 2001. Anormal hava rejimlərinin stratosfer xəbərçiləri. Elm 294 (5542): 581-584. DOI: 10.1126 / science.1063315.

Baldwin, M. P., D. B. Stephenson, D. W. J. Thompson, T. J. Dunkerton, A. J. Charlton və A. ONeill. 2003. Stratosfer yaddaşı və geniş mənzilli hava proqnozlarının bacarığı. Elm 301 (5633): 636-640. DOI: 10.1126 / science.1087143.

Balmaseda, M. A., L. Ferranti, F. Molteni və T. N. Palmer. 2010. 2007 və 2008-ci illərdə Arktik buz anomaliyalarının atmosfer sirkulyasiyasına təsiri: Uzunmüddətli proqnozların təsiri. Rüblük Kral Meteoroloji Cəmiyyətinin Jurnalı 136 (652): 1655-1664. DOI: 10.1002 / Qj.661.

Balsamo, G., A. Agust & igrave-Panareda, C. Albergel, A. Beljaars, S. Boussetta, E. Dutra, T. Komori, S. Lang, J. Mu & ntildeoz-Sabater, F. Pappenberger, P. d. Rosnay, I. Sandu, N. Wedi, A. Weisheimer, F. Wetterhall və E. Zsoter. 2014. İnteqrasiya olunmuş Proqnozlaşdırma Sistemində Yer səthlərini təmsil etmək: Son inkişaflar və gələcək problemlər. 43-cü ECMWF Elmi Məsləhət Komitəsində təqdim olunan səth proseslərinə dair xüsusi mövzu məqaləsi. Reading, UK: Avropa Orta Menzilli Hava Proqnozları üzrə Avropa Mərkəzi.

Barnhart, K. R., I. Overeem və R. S. Anderson. 2014. Dəniz buzunun dəyişməsinin Arktika sahillərinin fiziki zəifliyinə təsiri. Kriptosfer 8 (5): 1777-1799. DOI: 10.5194 / tc-8-1777-2014.

Barnston, A. G., S. H. Li, S. J. Mason, D. G. DeWitt, L. Goddard və X. F. Gong. 2010. IRI & rsquos mövsümi iqlim proqnozlarının ilk 11 ilinin yoxlanılması. Tətbiqi Meteorologiya və İqlimşünaslıq Jurnalı 49 (3): 493-520. DOI: 10.1175 / 2009JAMC2325.1.

Bauer, P., G. Ohring, C. Kummerow və T. Auligne. 2011. Buludların və yağıntıların peyk müşahidələrini NWP modellərinə assimilyasiya etmək. Amerika Meteoroloji Cəmiyyətinin Bülleteni 92 (6): Es25-Es28. DOI: 10.1175 / 2011bams3182.1.

Beck, M. 2009. Ətraf Mühitin Modelləşdirilməsi üçün Gələcək üçün Böyük Çağırışlar. White Paper NFS Mükafatı # 0630367, NSF & rsquos Ətraf Rəsədxanaları Təşəbbüsləri, Warnell Meşə və Təbii Sərvətlər Məktəbi, Georgia Universiteti, Afina, Georgia 30602-2152, Avqust 2009.

Bell, M. J., M. J. Martin və N. K. Nichols. 2004. Ekvator yaxınlığında sistematik səhvlərlə məlumatların bir okean modelinə assimilyasiyası. Rüblük Kral Meteoroloji Cəmiyyətinin Jurnalı 130 (598): 873-893. DOI: 10.1256 / Qj.02.109.

Bellingham, J. G. və K. Rajan. 2007. Uzaq və düşmən mühitlərdə robotlar. Elm 318 (5853): 1098-1102. DOI: 10.1126 / science.1146230.

Benedetti, A., P. Lopez, P. Bauer və E. Moreau. 2005. 1D + 4D-Var assimilyasiyasında TRMM çökmə radar müşahidələrinin eksperimental istifadəsi. Rüblük Kral Meteoroloji Cəmiyyətinin Jurnalı 131 (610): 2473-2495. DOI: 10.1256 / qj.04.89.

Benedict, J. J. və D. A. Randall. 2009. Superparametrli CAM-da Madden-Julian salınımının quruluşu. Atmosfer Elmləri Jurnalı 66 (11): 3277-3296. DOI: 10.1175 / 2009jas3030.1.

Bengtsson, T., C. Snyder və D. Nychka. 2003. Yüksək ölçülü sistemlər üçün xətti olmayan bir ansambl süzgəcinə doğru. Geofiziki Tədqiqat-Atmosfer Jurnalı 108 (D24). DOI: 10.1029 / 2002jd002900.

Bennett, A. F. 1992. Fiziki Okeanoqrafiyada tərs metodlar. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Berner, J., F. J. Doblas-Reyes, T. N. Palmer, G. Shutts və A. Weisheimer. 2008. Kвазistoxastik bir hüceyrə avtomat geri çəkmə sxeminin qlobal bir iqlim modelinin sistematik səhvinə və mövsümi proqnozlaşdırma bacarığına təsiri. Kral Cəmiyyətinin Fəlsəfi Əməliyyatları a-Riyaziyyat Fiziki və Mühəndislik Elmləri 366 (1875): 2561-2579. DOI: 10.1098 / rsta.2008.0033.

Berner, J., S. Y. Ha, J. P. Hacker, A. Fournier və C. Snyder. 2011. Mezoskale ansamblının proqnozlaşdırma sistemindəki model qeyri-müəyyənliyi: Stoxastik və çoxfizikalı təqdimatlar. Aylıq Hava Xülasəsi 139 (6): 1972-1995. DOI: 10.1175 / 2010MWR3595.1.

Best, M. J., G. Abramowitz, H. R. Johnson, A. J. Pitman, G. Balsamo, A. Boone, M. Cuntz, B. Decharme, P. A. Dirmeyer, J. Dong, M. Ek, Z. Guo, V. Haverd, B. J. J. Van den Hurk, G. S. Nearing, B. Pak, C. Peters-Lidard, J. A. Santanello, L. Stevens and N. Vuichard. 2015.The plumbing of land surface models: Benchmarking model performance. Journal of Hydrometeorology 16(3):1425-1442. DOI: 10.1175/Jhm-D-14-0158.1.

Bishop, C. and M. Martin. 2012. Joint GODAE OceanView&mdashWGNE workshop on Short- to Medium-range coupled prediction for the atmosphere-wave-sea-ice-ocean: Status, needs and challenges. Data Assimilation&mdashWhitepaper. Retrieved August 21, 2015, from https://www.godae-oceanview.org/files/download.php?m=documents&f=130130121715CoupledDAWhitePaperv01November232012.doc.

Bitz, C. M., D. S. Battisti, R. E. Moritz and J. A. Beesley. 1996. Low-frequency variability in the arctic atmosphere, sea ice, and upper-ocean climate system. Journal of Climate 9(2):394-408. DOI: 10.1175/1520-0442(1996)009<0394:Lfvita>2.0.Co2.

Bitz, C. M., P. R. Gent, R. A. Woodgate, M. M. Holland and R. Lindsay. 2006. The influence of sea ice on ocean heat uptake in response to increasing CO2. Journal of Climate 19(11):2437-2450. DOI: 10.1175/Jcli3756.1.

Bitz, C. M., J. K. Ridley, M. M. Holland and H. Cattle. 2012. 20th and 21st century Arctic Climate in Global Climate Models. In Arctic Climate Change: The ACSYS Decade and Beyond. P. Lemke and H.-W. Jacobi, eds. Dordrecht: Springer.

Blaise, S., R. Comblen, V. Legat, J. F. Remacle, E. Deleersnijder and J. Lambrechts. 2010. A discontinuous finite element baroclinic marine model on unstructured prismatic meshes. Part I: space discretization. Ocean Dynamics 60(6):1371-1393. DOI: 10.1007/s10236-010-0358-3.

Blanchard-Wrigglesworth, E., K. C. Armour, C. M. Bitz and E. DeWeaver. 2011a. Persistence and inherent predictability of Arctic sea ice in a GCM ensemble and observations. Journal of Climate 24(1):231-250. DOI: 10.1175/2010jcli3775.1.

Blanchard-Wrigglesworth, E., C. M. Bitz and M. M. Holland. 2011b. Influence of initial conditions and boundary forcing on predictability in the Arctic. Geophysical Research Letters 38:L18503. DOI: 10.1029/2011GL048807.

Blanchard-Wrigglesworth, E. and C. M. Bitz. 2014. Characteristics of arctic sea-ice thickness variability in GCMs. Journal of Climate 27(21):8244-8258. DOI: 10.1175/Jcli-D-14-00345.1.

Blanchard-Wrigglesworth, E., R. Cullather, W. Wanqiu, J. Zhang and C. M. Bitz. 2015. Model skill and sensitivity to initial conditions in a sea-ice prediction system. Geophysical Research Letters (in review).

Boas, A. B. V., O. T. Sato, A. Chaigneau and G. P. Castelao. 2015. The signature of mesoscale eddies on the air-sea turbulent heat fluxes in the South Atlantic Ocean. Geophysical Research Letters 42(6):1856-1862. DOI: 10.1002/2015GL063105.

Bocquet, M. 2012. An introduction to inverse modelling and parameter estimation for atmosphere and ocean sciences. Oxford Scholarship Online. DOI: 10.1093/acprof:oso/9780198723844.003.0020.

Bocquet, M. and P. Sakov. 2013. Joint state and parameter estimation with an iterative ensemble Kalman smoother. Nonlinear Processes in Geophysics 20(5):803-818. DOI: 10.5194/npg-20-803-2013.

Bocquet, M., C. A. Pires and L. Wu. 2010. Beyond Gaussian statistical modeling in geophysical data assimilation. Monthly Weather Review 138(8):2997-3023. DOI: 10.1175/2010MWR3164.1.

Bonan, G. B. 2008. Forests and climate change: Forcings, feedbacks, and the climate benefits of forests. Science 320(5882):1444-1449. DOI: 10.1126/science.1155121.

Bonavita, M., M. Hamrud and L. Isaksen. 2015. EnKF and hybrid gain ensemble data assimilation. Part II: EnKF and hybrid gain results. Monthly Weather Review 143(12):4865-4882. DOI: 10.1175/Mwr-D-15-0071.1.

Braman, L. M., M. K. van Aalst, S. J. Mason, P. Suarez,Y. Ait-Chellouche and A.Tall. 2013. Climate forecasts in disaster management: Red Cross flood operations in West Africa, 2008. Disasters 37(1):144-164. DOI: 10.1111/j.1467-7717.2012.01297.x.

Brands, S., R. Manzanas, J. M. Gutierrez and J. Cohen. 2012. Seasonal predictability of wintertime precipitation in Europe using the snow advance index. Journal of Climate 25(12):4023-4028. DOI: 10.1175/Jcli-D-12-00083.1.

Brassington, G. B., M. J. Martin, H. L. Tolman, S. Akella, M. Balmeseda, C. R. S. Chambers, E. P. Chassignet, J. A. Cummings, Y. Drillet, P. A. E. M. Janssen, P. Laloyaux, D. Lea, A. Mehra, I. Mirouze, H. Ritchie, G. Samson, P. A. Sandery, G. C. Smith, M. Suarez and R. Todling. 2015. Progress and challenges in short- to medium-range coupled prediction. Journal of Operational Oceanography (in press).

Breuer, N. E., C. W. Fraisse and V. E. Cabrera. 2010. The Cooperative Extension Service as a boundary organization for diffusion of climate forecasts: A 5-year study. Journal of Extension 48(4).

Broman, D., B. Rajagopalan and T. Hopson. 2014. Spatiotemporal variability and predictability of relative humidity over West African monsoon region. Journal of Climate 27(14):5346-5363. DOI: 10.1175/Jcli-D-13-00414.1.

Brown, A., S. Milton, M. Cullen, B. Golding, J. Mitchell and A. Shelly. 2012. Unified modeling and prediction of weather and climate: A 25-year journey. Bulletin of the American Meteorological Society 93(12):1865-1877. DOI: 10.1175/Bams-D-12-00018.1.

Brown, B. G., J. L. Mahoney, C. A. Davis, R. Bullock and C. K. Mueller. 2002. Improved Approaches for Measuring the Quality of Convective Weather Forecasts. Presented at 16th Conference on Probability and Statistics in the Atmospheric Sciences, Orlando, FL.

Brown, B. G., R. Bullock, C. A. Davis, J. H. Gotway, M. Chapman, A. Takacs, E. Gilleland, J. L. Mahoney and K. Manning. 2004. New Verification Approaches for Convective Weather Forecasts. Presented at 11th Conference on Aviation, Range, and Aerospace, Hyannis, MA.

Brunet, G., M. Shapiro, B. Hoskins, M. Moncrieff, R. Dole, G. N. Kiladis, B. Kirtman, A. Lorenc, B. Mills, R. Morss, S. Polavarapu, D. Rogers, J. Schaake and J. Shukla. 2010. Collaboration of the weather and climate communities to advance subseasonal-to-seasonal prediction. Bulletin of the American Meteorological Society 91(10):1397-1406. DOI: 10.1175/2010bams3013.1.

Bryan, F. O., R. Tomas, J. M. Dennis, D. B. Chelton, N. G. Loeb and J. L. McClean. 2010. Frontal scale air-sea interaction in high-resolution coupled climate models. Journal of Climate 23(23):6277-6291. DOI: 10.1175/2010jcli3665.1.

Bryan, K. 1969. A numerical method for the study of the circulation of the world ocean. Journal of Computational Physics 4(3):347-376. DOI: 10.1006/jcph.1997.5699.

Bryan, K. and M. D. Cox. 1968. A nonlinear model of an ocean driven by wind and differential heating. I. Description of 3-dimensional velocity and density fields. Journal of the Atmospheric Sciences 25(6):945-978. DOI: Doi 10.1175/1520-0469(1968)025<0945:Anmoao>2.0.Co2.

Buehner, M., J. Morneau, and C. Charette. 2013. Four-dimensional ensemble-variational data assimilation for global deterministic weather prediction. Nonlinear Processes in Geophysics 20(5):669-682. DOI: 10.5194/npg-20-669-2013.

Buontempo, C., C. D. Hewitt, F. J. Doblas-Reyes and S. Dessai. 2014. Climate service development, delivery and use in Europe at monthly to inter-annual timescales. Climate Risk Management 6:1-5. DOI: 10.1016/j.crm.2014.10.002.

Bushuk, M. and D. Giannakis. 2015. Sea-ice reemergence in a model hierarchy. Geophysical Research Letters 42(13):5337-5345. DOI: 10.1002/2015GL063972.

Byun, K. and M. Choi. 2014. Uncertainty of snow water equivalent retrieved from AMSR-E brightness temperature in northeast Asia. Hydrological Processes 28(7):3173-3184. DOI: 10.1002/Hyp.9846.

Cai, W. J., A. Santoso, G. J. Wang, S. W. Yeh, S. I. An, K. M. Cobb, M. Collins, E. Guilyardi, F. F. Jin, J. S. Kug, M. Lengaigne, M. J. McPhaden, K. Takahashi, A. Timmermann, G. Vecchi, M. Watanabe and L. X. Wu. 2015. ENSO and greenhouse warming. Nature Climate Change 5(9):849-859. DOI: 10.1038/Nclimate2743.

Cane, M. A., S. E. Zebiak and S. C. Dolan. 1986. Experimental forecasts of El-Niño. Nature 321(6073):827-832. DOI: 10.1038/321827a0.

Capotondi, A., A. T. Wittenberg, M. Newman, E. D. Lorenzo, J.-Y. Yu, P. Braconnot, J. Cole, B. Dewitte, B. Giese, E. Guilyardi, F.-F. Jin, K. Karnauskas, B. Kirtman, T. Lee, N. Schneider, Y. Xue and S.-W. Yeh. 2014. Understanding ENSO diversity. Bulletin of the American Meteorological Society (e-view). DOI: http://dx.doi.org/10.1175/BAMS-D-13-00117.1.

Cardinali, C. 2009. Monitoring the observation impact on the short-range forecast. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 135(638):239-250. DOI: 10.1002/qj.366.

Cassou, C. 2008. Intraseasonal interaction between the Madden-Julian Oscillation and the North Atlantic Oscillation. Nature 455(7212):523-527. DOI: 10.1038/Nature07286.

Challinor, A. J., J. M. Slingo, T. R. Wheeler and F. J. Doblas-Reyes. 2005. Probabilistic simulations of crop yield over western India using the DEMETER seasonal hindcast ensembles. Tellus Series a-Dynamic Meteorology and Oceanography 57(3):498-512. DOI: 10.1111/j.1600-0870.2005.00126.x.

Chandra, R., L. Dagum, D. Kohr, D. Maydan, J. McDonald and R. Menon. 2001. Parallel Programming in OpenMP. San Diego: Academic Press.

Charrassin, J. B., M. Hindell, S. R. Rintoul, F. Roquet, S. Sokolov, M. Biuw, D. Costa, L. Boehme, P. Lovell, R. Coleman, R. Timmermann, A. Meijers, M. Meredith, Y. H. Park, F. Bailleul, M. Goebel, Y. Tremblay, C. A. Bost, C. R. McMahon, I. C. Field, M. A. Fedak, and C. Guinet. 2008. Southern Ocean frontal structure and sea-ice formation rates revealed by elephant seals.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 105(33):11634-11639.DOI:10.1073/pnas.0800790105.

Chassignet, E. P. and J. Verron. 2006. Ocean Weather Forecasting: An Integrated View of Oceanography. Dordrecht: Springer.

Chassignet, E. P., J. G. Richman, E. J. Metzger, X. Xu, P. G. Hogan, B. K. Arbic and A. J. Wallcraft. 2014. HYCOM high resolution eddying simulations. CLIVAR Exchanges 19(2):22-25.

Chelton, D. B. and S. P. Xie. 2010. Coupled ocean-atmosphere interaction at oceanic mesoscales. Oceanography 23(4):52-69. DOI: http://dx.doi.org/10.5670/oceanog.2010.05.

Chelton, D. B., M. G. Schlax, M. H. Freilich and R. F. Milliff. 2004. Satellite measurements reveal persistent small-scale features in ocean winds. Science 303(5660):978-983. DOI: 10.1126/science.1091901.

Chen, C. S., H. S. Huang, R. C. Beardsley, Q. C. Xu, R. Limeburner, G. W. Cowles, Y. F. Sun, J. H. Qi and H. C. Lin. 2011. Tidal dynamics in the Gulf of Maine and New England Shelf: An application of FVCOM. Journal of Geophysical Research-Oceans 116. DOI: 10.1029/2011jc007054.

Chen, S.Y. S., J. F. Price, W. Zhao, M. A. Donelan and E. J.Walsh. 2007.The CBLAST-hurricane program and the next-generation fully coupled atmosphere-wave-ocean. Models for hurricane research and prediction. Bulletin of the American Meteorological Society 88(3):311-317. DOI: 10.1175/Bams-88-3-311.

Chen, S. Y. S., W. Zhao, M. A. Donelan and H. L. Tolman. 2013. Directional wind-wave coupling in fully coupled atmosphere-wave-ocean models: Results from CBLAST-Hurricane. Journal of the Atmospheric Sciences 70(10):3198-3215. DOI: 10.1175/Jas-D-12-0157.1.

Chevallier, M. and D. Salas-Melia. 2012. The role of sea ice thickness distribution in the arctic sea ice potential predictability: A diagnostic approach with a coupled GCM. Journal of Climate 25(8):3025-3038. DOI: 10.1175/Jcli-D-11-00209.1.

Chevallier, M., D. S. Y. Melia, A. Voldoire, M. Deque and G. Garric. 2013. Seasonal forecasts of the pan-arctic sea ice extent using a GCM-based seasonal prediction system. Journal of Climate 26(16):6092-6104. DOI: 10.1175/Jcli-D-12-00612.1.

Chowdary, J. S., S. P. Xie, J. J. Luo, J. Hafner, S. Behera, Y. Masumoto and T. Yamagata. 2011. Predictability of Northwest Pacific climate during summer and the role of the tropical Indian Ocean. Climate Dynamics 36(3-4):607-621. DOI: 10.1007/s00382-009-0686-5.

Church, J. and N. Gandal. 1992. Network effects, software provision, and standardization. Journal of Industrial Economics 40(1):85-103. DOI: 10.2307/2950628.

Clayton, A. M., A. C. Lorenc and D. M. Barker. 2013. Operational implementation of a hybrid ensemble/4D-Var global data assimilation system at the Met Office. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 139(675):1445-1461. DOI: 10.1002/qj.2054.

CLIVAR Exchanges. 2014. Special Issue on High Resolution Ocean Climate Modeling. 19(2).

Cohen, J., J. A. Screen, J. C. Furtado, M. Barlow, D. Whittleston, D. Coumou, J. Francis, K. Dethloff, D. Entekhabi, J. Overland and J. Jones. 2014. Recent Arctic amplification and extreme mid-latitude weather. Nature Geoscience 7(9):627-637. DOI: 10.1038/NGEO2234.

Compo, G. P., J. S. Whitaker, P. D. Sardeshmukh, N. Matsui, R. J. Allan, X. Yin, B. E. Gleason, R. S. Vose, G. Rutledge, P. Bessemoulin, S. Bronnimann, M. Brunet, R. I. Crouthamel, A. N. Grant, P. Y. Groisman, P. D. Jones, M. C. Kruk, A. C. Kruger, G. J. Marshall, M. Maugeri, H. Y. Mok, O. Nordli, T. F. Ross, R. M. Trigo, X. L. Wang, S. D. Woodruff and S. J. Worley. 2011. The Twentieth Century Reanalysis Project. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 137(654):1-28. DOI: 10.1002/qj.776.

Cornuelle, B., J. Hansen, B. Kirtman, S. Sandgathe and S. Warren. 2014. Issues and challenges with using ensemble-based prediction to probe the weather-climate interface. Bulletin of the American Meteorological Society 95(11):213-215. DOI: 10.1175/Bams-D-13-00235.1.

Cotter, C. J. and J. Shipton. 2012. Mixed finite elements for numerical weather prediction. Journal of Computational Physics 231(21):7076-7091. DOI: 10.1016/j.jcp.2012.05.020.

Coughlan de Perez, E. and S. J. Mason. 2014. Climate information for humanitarian agencies: Some basic principles. Earth Perspectives 1(11). DOI: 10.1186/2194-6434-1-11.

Courtier, P. and O. Talagrand. 1987. Variational assimilation of meteorological observations with the adjoint vorticity equation. 2. Numerical results. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 113(478):1329-1347. DOI: 10.1256/Smsqj.47812.

Courtier, P., J. N. Thepaut and A. Hollingsworth. 1994. A strategy for operational implementation of 4D-Var, using an incremental approach. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 120(519):1367-1387. DOI: 10.1002/qj.49712051912.

Cover, T. M. and J. A. Thomas. 2012. Elements of Information Theory. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Crueger, T., B. Stevens and R. Brokopf. 2013.The Madden-Julian Oscillation in ECHAM6 and the introduction of an objective MJO metric. Journal of Climate 26(10):3241-3257. DOI: 10.1175/Jcli-D-12-00413.1.

Cummings, J., L. Bertino, P. Brasseur, I. Fukumori, M. Kamachi, M. J. Martin, K. Mogensen, P. Oke, C. E. Testut, J. Verron and A. Weaver. 2009. Ocean data assimilation systems for GODAE. Oceanography 22(3):96-109.

Cummings, J. A. 2011. Ocean data quality control. In Operational Oceanography in the 21st Century. A. Schiller and G. B. Brassington, eds. Dordrecht: Springer.

Curtin, T. B. and J. G. Bellingham. 2009. Progress toward autonomous ocean sampling networks. Deep-Sea Research Part II-Topical Studies in Oceanography 56(3-5):62-67. DOI: 10.1016/j.dsr2.2008.09.005.

Curtin, T. B., J. G. Bellingham, J. Catipovic and D. Webb. 1993. Autonomous oceanographic sampling networks. Oceanography 6(3):86-94. DOI: http://dx.doi.org/10.5670/oceanog.1993.03.

Daley, R. 1991. Atmospheric Data Analysis. New York: Cambridge University Press.

Davis, R. E., N. E. Leonard and D. M. Fratantoni. 2009. Routing strategies for underwater gliders. Deep-Sea Research Part II-Topical Studies in Oceanography 56(3-5):173-187. DOI: 10.1016/j.dsr2.2008.08.005.

Day, J. J., S. Tietsche and E. Hawkins. 2014. Pan-Arctic and regional sea ice predictability: Initialization month dependence. Journal of Climate 27(12):4371-4390. DOI: 10.1175/Jcli-D-13-00614.1.

de Rosnay, P., M. Drusch, D. Vasiljevic, G. Balsamo, C. Albergel and L. Isaksen. 2013. A simplified Extended Kalman Filter for the global operational soil moisture analysis at ECMWF. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 139(674):1199-1213. DOI: 10.1002/qj.2023.

Dee, D. P. and A. M. Da Silva. 2003. The choice of variable for atmospheric moisture analysis. Monthly Weather Review 131(1):155-171. DOI: 10.1175/1520-0493(2003)131<0155:Tcovfa>2.0.Co2.

Dee, D. P., S. M. Uppala, A. J. Simmons, P. Berrisford, P. Poli, S. Kobayashi, U. Andrae, M. A. Balmaseda, G. Balsamo, P. Bauer, P. Bechtold, A. C. M. Beljaars, L. van de Berg, J. Bidlot, N. Bormann, C. Delsol, R. Dragani, M. Fuentes, A. J. Geer, L. Haimberger, S. B. Healy, H. Hersbach, E. V. Holm, L. Isaksen, P. Kallberg, M. Kohler, M. Matricardi, A. P. McNally, B. M. Monge-Sanz, J. J. Morcrette, B. K. Park, C. Peubey, P. de Rosnay, C. Tavolato, J. N. Thepaut and F. Vitart. 2011. The ERA-Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 137(656):553-597. DOI: 10.1002/qj.828.

Dee, D. P., M. Balmaseda, G. Balsam, R. Engelen, A. J. Simmons and J. N. Thepaut. 2014. Toward a consistent reanalysis of the climate system. Bulletin of the American Meteorological Society 95(8):1235-1248. DOI: 10.1175/Bams-D-13-00043.1.

Deleersnijder, E., V. Legat and P. F. J. Lermusiaux. 2010. Multi-scale modelling of coastal, shelf and global ocean dynamics. Ocean Dynamics 60(6):1357-1359. DOI: 10.1007/s10236-010-0363-6.

Delworth, T. L., A. J. Broccoli, A. Rosati, R. J. Stouffer, V. Balaji, J. A. Beesley, W. F. Cooke, K. W. Dixon, J. Dunne, K. A. Dunne, J. W. Durachta, K. L. Findell, P. Ginoux, A. Gnanadesikan, C. T. Gordon, S. M. Griffies, R. Gudgel, M. J. Harrison, I. M. Held, R. S. Hemler, L. W. Horowitz, S. A. Klein, T. R. Knutson, P. J. Kushner, A. R. Langenhorst, H. C. Lee, S. J. Lin, J. Lu, S. L. Malyshev, P. C. D. Milly, V. Ramaswamy, J. Russell, M. D. Schwarzkopf, E. Shevliakova, J. J. Sirutis, M. J. Spelman, W. F. Stern, M. Winton, A.T. Wittenberg, B. Wyman, F. Zeng and R. Zhang. 2006. GFDL&rsquos CM2 global coupled climate models. Part I: Formulation and simulation characteristics. Journal of Climate 19(5):643-674. DOI: 10.1175/Jcli3629.1.

DeMey, P. 1997. Data assimilation at the oceanic mesoscale: A review. Journal of the Meteorological Society of Japan 75(1B):415-427.

DeMott, C. A., C. Stan, D. A. Randall, J. L. Kinter and M. Khairoutdinov. 2011. The Asian monsoon in the superparameterized CCSM and its relationship to tropical wave activity. Journal of Climate 24(19):5134-5156. DOI: 10.1175/2011JCLI4202.1.

Dettinger, M. D. 2013. Atmospheric rivers as drought busters on the US West Coast. Journal of Hydrometeorology 14(6):1721-1732. DOI: 10.1175/Jhm-D-13-02.1.

Dettinger, M. D., F. M. Ralph, T. Das, P. J. Neiman and D. R. Cayan. 2011. Atmospheric rivers, floods and the water resources of California. Water 3(2):445-478. DOI: 10.3390/W3020445.

Dewitt, D. G. 2005. Retrospective forecasts of interannual sea surface temperature anomalies from 1982 to present using a directly coupled atmosphere-ocean general circulation model. Monthly Weather Review 133(10):2972-2995. DOI: 10.1175/Mwr3016.1.

Dickey, T. D. 2003. Emerging ocean observations for interdisciplinary data assimilation systems. Journal of Marine Systems 40:5-48. DOI: 10.1016/S0924-7963(03)00011-3.

Dirmeyer, P. A., Y. Jin, B. Singh and X. Q. Yan. 2013. Trends in land-atmosphere interactions from CMIP5 simulations. Journal of Hydrometeorology 14(3):829-849. DOI: 10.1175/Jhm-D-12-0107.1.

Dirmeyer, P. A., Z. Y. Wang, M. J. Mbuh and H. E. Norton. 2014. Intensified land surface control on boundary layer growth in a changing climate. Geophysical Research Letters 41(4):1290-1294. DOI: 10.1002/2013gl058826.

Doblas-Reyes, F. J., M. Deque and J. P. Piedelievre. 2000. Multi-model spread and probabilistic seasonal forecasts in PROVOST. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 126(567):2069-2087. DOI: 10.1256/Smsqj.56704.


REFERENCES

Anthes, R. A., 1983: Regional models of the atmosphere in middle latitudes. Mon. Wea. Rev.,111, 1306–1335.

Black, T. L., 1994: The new NMC mesoscale Eta Model: Description and forecast examples. Wea. Forecasting,9, 265–278.

Blanchard, B., M. T. McFarland, T. J. Schmugge, and E. Rhodes, 1981: Estimation of soil moisture with API algorithm and microwave emission. Water Resour. Bull.,17, 769–774.

Bosart, L. F., 1983: An update on trends in skill of daily forecasts of temperature and precipitation at the State University of New York at Albany. Bull. Amer. Meteor. Soc.,64, 346–354.

——, and F. Sanders, 1981: The Johnstown flood of July 1977: A long-lived convective system. J. Atmos. Sci.,38, 1616–1642.

Carter, G. M., and P. D. Polger, 1986: A 20 year summary of National Weather Service verification results for temperature and precipitation. NOAA Tech. Memo. NWS FCST-31, National Weather Service, NOAA/U.S. Department of Commerce, 50 pp.

Farrell, R. J., and T. N. Carlson, 1989: Evidence for the role of the lid and underrunning in an outbreak of tornadic thunderstorms. Mon. Wea. Rev.,117, 857–871.

Funk, T. W., 1991: Forecasting techniques utilized by the forecast branch of the National Meteorological Center during a major convective rainfall event. Wea. Forecasting,6, 548–564.

Glahn, H. R., 1985: Yes, precipitation forecasts have improved. Bull. Amer. Meteor. Soc.,66, 820–830.

Gutzler, D. S., and J. Shukla, 1984: Analogs in the wintertime 500-mb height field. J. Atmos. Sci.,41, 177–189.

Hao, W., and L. F. Bosart, 1987: A moisture budget analysis of the protracted heat wave in the southern plains during the summer of 1980. Wea. Forecasting,4, 269–288.

Hoke, J. E., N. A. Phillips, G. J. Dimego, J. J. Tucillo, and J. G. Sela, 1989: The regional analysis and forecast system of the National Meteorological Center. Wea. Forecasting,4, 323–334.

Hollingsworth, A., K. Arpe, M. Tiedtke, M. Capaldo, and H. Savijari, 1980: The performance of a medium range forecast model in winter—Impact of physical parameterizations. Mon. Wea. Rev.,108, 1736–1773.

Junker, N. W., J. E. Hoke, and R. H. Grumm, 1989: Performance of NMC’s regional models. Wea. Forecasting,4, 368–390.

Kalnay, E., M. Kanamitsu, and W. E. Baker, 1990: Global numerical weather prediction at the National Meteorological Center. Bull. Amer. Meteor. Soc.,71, 1410–1428.

Keyser, D., and M. A. Shapiro, 1986: A review of the structure and dynamics of upper-level frontal zones. Mon. Wea. Rev.,114, 452–499.

Lorenz, E. N., 1969: Atmospheric predictability as revealed by naturally occurring analogs. J. Atmos. Sci.,26, 636–646.

Loughe, A. F., C.-C. Lai, and D. Keyser, 1995: A technique for diagnosing three-dimensional ageostrophic circulations in baroclinic disturbances on limited-area domains. Mon. Wea. Rev.,123, 1476–1504.

Mass, C. F., H. J. Edmon, H. J. Friedman, N. R. Cheney, and E. E. Recker, 1987: The use of compact discs for storage of large meteorological and oceanographic data sets. Bull. Amer. Meteor. Soc.,68, 1556–1558.

Mesinger, F., 1996: Improvements in quantitative precipitation forecasts with the Eta regional model at the National Centers for Environmental Prediction: The 48-km upgrade. Bull. Amer. Meteor. Soc.,77, 2637–2649.

Moore, J. T., and P. D. Blakley, 1988: The role of frontogenetical forcing and conditional symmetric instability in the Midwest snowstorm of 30–31 January 1982. Mon. Wea. Rev.,116, 2155–2171.

O’Brien, J. J., 1970: Alternative solution to the classical vertical velocity problem. J. Appl. Meteor.,9, 197–203.

Olson, D. A., N. W. Junker, and B. Korty, 1995: Evaluation of 33 years of quantitative precipitation forecasting at NMC. Wea. Forecasting,10, 498–511.

Oravec, R. J., and R. H. Grumm, 1993: The prediction of rapidly deepening cyclones by NMC’s Nested Grid Model: Winter 1989–autumn 1991. Wea. Forecasting,8, 248–270.

Palmén, E., and C. W. Newton, 1969: Atmospheric Circulation Systems: Their Structure and Physical Interpretation. Academic Press, 603 pp.

Ramamurthy, M. K., R. M. Rauber, B. P. Collins, and N. K. Malhotra, 1993: A comparative study of large-amplitude gravity-wave events. Mon. Wea. Rev.,121, 2951–2974.

Roebber, P. J., J. R. Gyakum, and D. N. Trat, 1994: Coastal frontogenesis and precipitation during ERICA IOP #2. Wea. Forecasting,9, 21–44.

Sanders, F., 1986a: Explosive cyclogenesis over the west-central North Atlantic Ocean, 1981–84. Part II: Evaluation of the LFM model performance. Mon. Wea. Rev.,114, 2207–2218.

——, 1986b: Trends in skill of Boston forecasts made at MIT, 1966–84. Bull. Amer. Meteor. Soc.,67, 170–176.

——, 1987: Skill of NMC operational models in prediction of explosive cyclogenesis. Wea. Forecasting,2, 322–336.

Shields, M. T., R. M. Rauber, and M. K. Ramamurthy, 1991: Dynamical forcing and mesoscale organization of precipitation bands in a Midwest winter cyclonic storm. Mon. Wea. Rev.,119, 936–964.

Shuman, F. G., 1989: History of numerical weather prediction at the National Meteorological Center. Wea. Forecasting,4, 286–296.

——, and J. B. Hovermale, 1968: An operational six-layer primitive equation model. J. Appl. Meteor.,7, 525–547.

Sutcliffe, R. C., 1947: A contribution to the problem of development. Quart. J. Roy. Meteor. Soc.,73, 370–383.

Trenberth, K. E., 1978: On the interpretation of the diagnostic quasi-geostrophic omega equation. Mon. Wea. Rev.,106, 131–137.

Whittaker, L. M., and L. H. Horn, 1982: Atlas of Northern Hemisphere Extratropical Cyclone Activity, 1958–77. Department of Meteorology, University of Wisconsin—Madison, 65 pp.

(a) The 500-hPa geopotential height skill score for 36-h predictions for North America and adjacent waters (adapted from Shuman 1989) for the period 1967–88 (open circles) and the 24–36-h forecast skill with respect to climatology of the probability of measurable precipitation (POP) at approximately 100 U.S. stations for the same period (solid circles) (b) National Weather Service threat scores for day 1 QPF (12–36 h) for thresholds of 12.5 mm (0.5 in., open circles), 2.5 mm (1.0 in., open squares), and 50 mm (2.0 in., open triangles) for the period 1980–95 (adapted from Olson et al. 1995).

Locator map for geographic references in the text.

Sea level pressure (solid lines, 4-hPa interval), 500-hPa geopotential height (dashed lines, 6-dam interval), and track of the surface cyclone for the 48 h centered on the analysis time (arrow) for (a) 0000 UTC 15 February 1992 (b) for the time corresponding to (a) for the 1980 regional analog (1200 UTC 21 February 1980) (c) 1200 UTC 15 February 1992 and (d) for the time corresponding to (c) for the 1980 regional analog (0000 UTC 22 February 1980).

Precipitation analyses, based upon the NCDC TD-3240 cooperative station precipitation dataset, for the 24-h period from (a) 0000 UTC 14–15 February 1992 (b) 0000 UTC 15–16 February 1992 (c) for the time corresponding to (a) for the composite of the three regional analogs identified in Table 1 (d) for the time corresponding to (b) for the composite of the three regional analogs identified in Table 1 (e) 1200 UTC 20–21 February 1980 and (f) 1200 UTC 21–22 February 1980. Contours are 1, 5, 10, 15, 20, 25, and 50 mm. The track of the surface cyclone is shown for the same period as the analysis (arrow).

Time history of surface (filled symbols) and 500-hPa (open symbols) anomaly correlation scores for the three identified regional analogs, corresponding to the 48-h period of the base case (0000 UTC 14–16 February 1992). Circles correspond to 0000 UTC 10–12 February 1975, squares to 1200 UTC 20–22 February 1980, and triangles to 0000 UTC 16–18 February 1986.

As in Fig. 3 but for the time corresponding to Fig. 3a for the composite fields of the three regional analogs identified in Table 1.

Antecedent precipitation index (API) in millimeters for (a) 0000 UTC 14 Feb 1992 and (b) 1200 UTC 20 Feb 1980.

Precipitable water and streamlines of the surface-to-500-hPa mean wind for (a) 0000 UTC 14 February 1992 (b) 1200 UTC 20 February 1980 (c) 1200 UTC 14 February 1992 (d) 0000 UTC 21 February 1980 (e) 0000 UTC 15 February 1992 (f) 1200 UTC 21 February 1980 (g) 1200 UTC 15 February 1992: and (h) 0000 UTC 22 February 1980. Contours are 10, 20, and 30 mm.

Distribution of rawinsonde stations comprising the network used to compute the moisture budget. The outline of the overall area (used to determine the values of Table 2 and representing 7.6 × 10 5 km 2 ) is shown by the thick solid line, while the individual triangles within the area are shown by the thin solid lines connecting the sounding sites. The stations used were: Jackson (JAN 72235) Lake Charles (LCH 72240) Longview (GGG 72247) Nashville (BNA 72327) Little Rock (1M1 72340) Monett (UMN 72349) Amarillo (AMA 72363) Topeka (TOP 72456) and Peoria (PIA 72532).

Surface pressure tendencies (3 h) based on a centered time difference of hourly surface reports at (a) 0300 UTC 14 February 1992 and (b) 1500 UTC 20 February 1980. Dashed (solid) contours indicate pressure falls (rises), with a contour interval of 0.25 hPa (3 h) −1 .

The 500-hPa geopotential height (solid, 6-dam interval) and absolute vorticity (dashed, 2 × 10 −5 s −1 interval) fields, along with the position of the subtropical jet (based upon 200-hPa data), where the arrow indicates the jet axis and the light (dark) shading denotes winds in excess of 50 m s −1 (55 m s −1 ) for (a) 0000 UTC 14 Feb 1992 and (b) 1200 UTC 20 Feb 1980. The bold dashed lines in (a) and (b) indicate the positions of the cross sections shown in Figs. 13a–c.

The 250-hPa divergence fields based on the NMC Northern Hemisphere 381-km octagonal gridded winds for (a) 0000 UTC 14 Feb 1992 and (b) 1200 UTC 20 Feb 1980. The solid (dashed) contours (interval of 1 × 10 −5 s −1 ) indicate divergence (convergence).

Vertical cross sections through the subtropical jet. Analyzed are isotachs (solid lines, 5 m s −1 interval), isentropes (dashed lines, 10-K interval), and divergence (gray lines divergence, dashed gray lines convergence interval of 1 × 10 −5 s −1 ). The divergence values are obtained from the rawinsonde triangle method (see text for details) and interpolated to the location of the cross section from adjacent triangles. The position of the cross section is indicated by the bold–dashed line in Fig. 11a (Lake Charles/LCH to Longview/GGG to Little Rock/1M1 to Monett/UMN to Topeka/TOP to Omaha/OMA) for (a) and (b) and in Fig. 11b (Brownsville/BRO to Stephenville/SEP to Amarillo/AMA to Dodge City/DDC to North Platte/LBF) for (c). The analyses are for (a) 0000 UTC 14 February 1992 and (b)–(c) 1200 UTC 20 February 1980.

Sutcliffe (1947)–Trenberth (1978) forcing of ascent for (a) 0000 UTC 14 February 1992 and (b) 1200 UTC 20 February 1980. Shown are 500–200-hPa thickness (solid lines, 6-dam interval) and the 300-hPa vorticity (dashed lines, 2 × 10 −5 s −1 interval).

Thermodynamic diagrams for (a) Monett, Missouri (UMN), at 0000 UTC 14 February 1992 (b) UMN at 1200 UTC 14 February 1992 (c) UMN at 1200 UTC 20 February 1980 (d) UMN at 0000 UTC 21 February 1980 (e) Athens, Georgia (AHN), at 1200 UTC 15 February 1992 (f) AHN at 0000 UTC 16 February 1992 (g) AHN at 0000 UTC 22 February 1980 and (h) AHN at 1200 UTC 22 February 1980. Shown are temperature (°C, solid bold), dewpoint (°C, dashed bold), and wind direction and speed (pennant—25 m s −1 , long barb—5 m s −1 , short barb—2.5 m s −1 ). In the diagram, the solid lines slanting toward the upper right are isotherms, the solid lines slanting toward the upper left are dry adiabats, dashed lines slanting toward the upper left are moist adiabats, and the dotted lines slanting toward the upper right are lines of constant saturation mixing ratio.

The vertical profile of the 12-h average (a) divergence (dashed 10 −5 s −1 ) and vertical motion (10 −1 Pa s −1 , solid) and (b) moisture budget terms (10 −9 s −1 ) for three triangles (72363–72340–72349 72340–72349–72532 72349–72456–72532 see Fig. 9) near UMN for the period 0000–1200 UTC 14 February.

Divergence fields, based on the NMC Northern Hemisphere 381-km octagonal gridded winds, for (a) 1200 UTC 15 February 1992 at 250 hPa (b) 0000 UTC 22 February 1980 at 250 hPa (c) 1200 UTC 15 February 1992 at 850 hPa and (d) 0000 UTC 22 February 1980 at 850 hPa. The solid (dashed) contours (interval of 1 × 10 −5 s −1 ) indicate divergence (convergence).

Station locations of the NCDC TD-3220 daily weather observations used in the precipitation analog analysis.

Table 1. Time-coherent regional analogs to the 14–16 February 1992 base case. The selection procedure is described in the text.

Table 2. Triangle moisture budget results for the first 24-h period of the base case (0000 UTC 14–15 Feb 1992) and the analog (1200 UTC 20–21 Feb 1980). The variables q, V,W represent the specific humidity, wind vector, and precipitable water, respectively, and the overbar denotes an average over the area of all of the triangles (the 7.6 × 10 5 km 2 region depicted in Fig. 9). All quantities are expressed in millimeters.

Table 3. A list of 48-h February periods for the years 1965–89, whose precipitation distribution can account for the greatest proportion of the precipitation variance that occurred on 14–15 February 1992 (denoted as %V, positive correlations only). The highest 24-h period correlation date is indicated for each 24-h period by the boldface type. Correlation for the first (second) 24 h is indicated as R1 (R2).


Frank joined the Colorado State University faculty in 1975 and continues to enrich the geosciences department as an active professor emeritus.

I am a structural geologist with interests in Laramide tectonics, fault-related folding, fabric analysis and Rocky Mountain geology in general.

My interests are focused on exploration and production of gold, silver, copper, lead, &/or zinc ore deposits after 47.5 years as a professor of economic geology at four universities.