Spectral Properties of Cyclone-Generated Waves in Deep and Shallow Water
Notice bibliographique
Résumé
Juan is recorded as one of the most damaging storms in the modern history of Nova Scotia, Canada. In this paper, the spectral evolution characteristics of waves generated by hurricane Juan are studied, based on the observed 1D wave spectra along Juan’s track in deep open ocean waters (buoy 44137) and the 2D wave spectra in shallow coastal waters at the directional waverider (DWR) location. Valuable results are obtained for cyclone-generated wave spectral properties, in both deep and shallow waters. In deep water, as illustrated at buoy 44137, the spectral variation, spectra pattern development, spectral peak frequency, cut-off frequency coefficient and high frequency spectral tail of the wave spectra are analyzed, before, during and after the cyclone’s passing. Thus, the spectral variation characteristics during the entire cyclone processe are obtained. Properties of the high frequency spectral tail are discussed, using average frequency and peak frequency as the cut-off frequency parameters under different cut-off coefficient conditions, respectively. We suggest reasonable values for the cut-off frequency parameter. Cyclone-generated 2D wave spectra in shallow water (at DWR location) are investigated, shoaling effects, 2D spectral pattern variations, swell and wind waves spectral evolution. Our study shows the invalidity of presently accepted spectral formulae, in describing cyclone-generated waves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».