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Identifying the origins of extreme rainfall using storm track classification

机译：使用风暴轨道分类确定极端降雨的起源

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Identifying patterns in data relating to extreme rainfall is important for classifying and estimating rainfall and flood frequency distributions routinely used in civil engineering design and flood management. This study demonstrates the novel use of several self-organising map (SOM) models to extract the key moisture pathways for extreme rainfall events applied to example data in northern Spain. These models are trained using various subsets of a backwards trajectory data set generated for extreme rainfall events between 1967 and 2016. The results of our analysis show 69.2% of summer rainfall extremes rely on recirculatory moisture pathways concentrated on the Iberian Peninsula, whereas 57% of winter extremes rely on deep-Atlantic pathways to bring moisture from the ocean. These moisture pathways have also shown differences in rainfall magnitude, such as in the summer where peninsular pathways are 8% more likely to deliver the higher magnitude extremes than their Atlantic counterparts.
机译：识别与极端降雨有关的数据模式对于分类和估算常规用于土木工程设计和洪水管理的降雨和洪水频率分布非常重要。本研究展示了几种自组织地图（SOM）模型的新颖使用，以提取适用于西班牙北部的示例数据的极端降雨事件的关键水分途径。这些模型是使用为1967年和2016年之间的极端降雨事件产生的向后轨迹数据集的各种子集进行培训。我们的分析结果显示69.2％的夏季降雨极端依赖于集中在伊比利亚半岛的再循环水分途径，而57％冬天极端依赖深沉的大西洋途径，从海洋带来水分。这些水分途径也显示了降雨量幅度的差异，例如在夏天的半岛途径比其大西洋对应物更容易提供更高幅度极值的可能性。

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