Evaluation of an Air Pressure–Based Proxy for Storm Activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Yearly percentiles of geostrophic wind speeds serve as a widely used proxy for assessing past storm activity. Here, daily geostrophic wind speeds are derived from a geographical triangle of surface air pressure measurements and are used to build yearly frequency distributions. It is commonly believed, however unproven, that the variation of the statistics of strong geostrophic wind speeds describes the variation of statistics of ground-level wind speeds. This study evaluates this approach by examining the correlation between specific annual (seasonal) percentiles of geostrophic and of area-maximum surface wind speeds to determine whether the two distributions are linearly linked in general. The analyses rely on bootstrap and binomial hypothesis testing as well as on analysis of variance. Such investigations require long, homogeneous, and physically consistent data. Because such data are barely existent, regional climate model–generated wind and surface air pressure fields in a fine spatial and temporal resolution are used. The chosen regional climate model is the spectrally nudged and NCEP-driven regional model (REMO) that covers Europe and the North Atlantic. Required distributions are determined from diagnostic 10-m and geostrophic wind speed, which is calculated from model air pressure at sea level. Obtained results show that the variation of strong geostrophic wind speed statistics describes the variation of ground-level wind speed statistics. Annual and seasonal quantiles of geostrophic wind speed and ground-level wind speed are positively linearly related. The influence of low-pass filtering is also considered and found to decrease the quality of the linear link. Moreover, several factors are examined that affect the description of storminess through geostrophic wind speed statistics. Geostrophic wind from sea triangles reflects storm activity better than geostrophic wind from land triangles. Smaller triangles lead to a better description of storminess than bigger triangles.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».