Surface wind speed probability distribution in the Southeast Pacific of Marine Stratus and Stratocumulus regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Probability distributions of surface wind speeds (SWS) near coastal regions are needed for applications such as estimating offshore wind power and ocean surface fluxes and for offshore wind risk assessments. Ocean surface wind speed probability distribution (PDF) is characterized using three-year QuikSCAT and AIRS satellite observations in the southeast Pacific of marine stratus and stratocumulus (MSC) regions. Seasonal variation is removed from wind statistics. It was found that the observed SWS standard deviation has a linear positive relationship with its mean SWS; while the SWS skewness decreases with mean SWS in regimes of strong winds and increases with mean SWS in regimes of weak winds. A simple 1D conceptual model is developed near the Peruvian region, which successfully reproduces the observed relationship between higher moments of SWS and its mean value. The model based physical picture among ocean surface winds, SST, and marine boundary clouds are supported by three-year QuikSCAT surface wind observations and fifteen-year ERA40 re-analysis data. Model sensitive tests suggest that large-scale divergence, and strengths of momentum and cloud fluctuations have significant effects on the ocean SWS-PDF in marine stratus and stratocumulus regions.
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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 | 0,001 | 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 ».