Application of Artificial Neural Networks on North Atlantic Tropical Cyclogenesis Potential Index in Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A methodology using artificial neural networks is presented to project twenty-first-century changes in North Atlantic tropical cyclone (TC) genesis potential (GP) in a five-model ensemble of global climate models. Two types of neural networks—the self-organizing maps (SOMs) and the forward-feeding back-propagating neural networks (FBNNs)—were employed. This methodology is demonstrated to be a robust alternative to using GCM output directly for tropical cyclone projections, which generally require high-resolution simulations. By attributing the projected changes to the related environmental variables, Emanuel’s revised genesis potential index is used to measure the GP. Changes are identified in the first (P1) and second (P2) half of the twenty-first century. The early and late summer GP decreases in both the P1 and P2 periods over most of the eastern half of the basin and increases off the East Coast of the United States and the north coast of Venezuela during P1. The peak summer GP over the region of frequent TC genesis is projected to decrease more substantially in P1 than in P2. Vertical wind shear (850–200 hPa), temperature (600 hPa), and potential intensity are the most important controls of TC genesis in the North Atlantic basin (NAB) under the changing climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».