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Enregistrement W2109251862 · doi:10.1175/2011jcli3913.1

Evaluation of an Air Pressure–Based Proxy for Storm Activity

2011· article· en· W2109251862 sur OpenAlexaff
Oliver Krueger, Hans von Storch

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeostrophic windEnvironmental scienceWind speedClimatologyMeteorologyPercentileAtmospheric sciencesStatisticsGeologyGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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