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Enregistrement W1995837207 · doi:10.1002/2014jc010087

Historical wave height trends in the South and East China Seas, 1911–2010

2014· article· en· W1995837207 sur OpenAlexaff
Lingli Wu, Xiaolan L. Wang, Yang Feng

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Waves and Remote Sensing
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Scholarship Council
Mots-clésClimatologyChinaSignificant wave heightClassification of discontinuitiesGeographyEast AsiaEnvironmental scienceMeteorologyGeologyWind waveMathematicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study reconstructs 6 hourly significant wave heights ( H s ) in the South and East China Seas for the period 1871–2010, using the Twentieth Century Reanalysis ensemble of mean sea level pressure (SLP) fields and a multivariate regression model to represent the H s ‐SLP relationship in each study area. The regression model was calibrated and validated using the ERA‐Interim reanalysis of H s and SLP for the period 1981–2010. These reconstructions were found to reproduce reasonably well the seasonal mean and maximum H s climates as represented by the ERA40 and ERA‐Interim wave reanalyses. For each study area, an ensemble of 56 members of 6 hourly H s was reconstructed for each grid point. The regional mean series of the ensemble mean of the reconstructed consecutive monthly mean H s was tested for temporal homogeneity, which identified a few discontinuities in the pre‐1946 period and led to the exclusion of the reconstructed H s for 1871–1910 from trend analysis (due to data uncertainty and inhomogeneity). Each 6 hourly H s time series for the period 1911–2010 was homogenized for the identified discontinuities, before being used to derive annual and seasonal mean and maximum H s for trend analysis. The trend analysis results show that, in both study areas, the 1911–2010 wave height trends are dominantly negative, with the exception that the seasonal maximum significant wave heights seem to have increased in summer and spring in the central South China Sea and in summer in the East China Sea.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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