Predicting the frequency of storm surges and extreme sea levels in the northwest Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
A 40 year hindcast of storm surges in the northwest Atlantic and adjacent shelf seas is performed using a 2‐D nonlinear barotropic ocean model forced by realistic 6 hourly winds and air pressures. This hindcast is used to generate spatial maps of the return level of storm surges and also to estimate the return period of extreme total sea levels. The accuracy of the hindcast is assessed in two ways. First, the standard deviation of the difference between the observed residuals (total sea level minus tide) and the hindcast is calculated at 24 tide gauge locations. A typical error standard deviation is 8 cm. Second, the 40 year return level of observed residuals is compared to that of the hindcast surges. The predicted 40 year return levels are typically within 10 cm of observed return levels at the 24 observation locations. A spatial map of the 40 year return level of surges is presented for the northwest Atlantic. It identifies the regions exposed to the largest surges. Total sea levels are reconstructed using (1) the hindcast surges and (2) tides and higher‐frequency variability predicted from short, observed sea level records. An extremal analysis of the reconstructed total sea levels shows that their 40 year return levels are in good agreement (within about 10 cm) with the levels calculated from multidecadal observed sea level records. This means that given a short record anywhere within the model domain, or results from a good tidal model, 40 year return levels can be estimated.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».