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Enregistrement W2129363808 · doi:10.5194/nhess-15-1695-2015

Impacts on wave-driven harbour agitation due to climate change in Catalan ports

2015· article· en· W2129363808 sur OpenAlexaff
Joan Pau Sierra, Mercè Casas‐Prat, Massimo Virgili, C. Mösso, Agustín Sánchez‐Arcilla

Notice bibliographique

RevueNatural hazards and earth system sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesKoninklijk Nederlands Meteorologisch InstituutGeneralitat de CatalunyaEuropean CommissionSveriges Meteorologiska och Hydrologiska Institut
Mots-clésClimatologyMediterranean climateEnvironmental scienceSubmarine pipelineGCM transcription factorsClimate changeGeneral Circulation ModelHomogeneousClimate modelCatalanGlobal wind patternsMeteorologyGeologyGeographyOceanographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The objective of the present work is to analyse how changes in wave patterns due to the effect of climate change can affect harbour agitation (oscillations within the port due to wind waves). The study focuses on 13 harbours located on the Catalan coast (NW Mediterranean) using a methodology with general applicability. To obtain the patterns of agitation, a Boussinesq-type model is used, which is forced at the boundaries by present/future offshore wave conditions extracted from recently developed high-resolution wave projections in the NW Mediterranean. These wave projections were obtained with the SWAN model forced by present/future surface wind fields projected, respectively, by five different combinations of global and regional circulation models (GCMs and RCMs) for the A1B scenario. The results show a general slight reduction in the annual average agitation for most of the ports, except for the northernmost and southernmost areas of the region, where a slight increase is obtained. A seasonal analysis reveals that the tendency to decrease is accentuated in winter. However, the inter-model variability is large for both the winter and the annual analysis. Conversely, a general increase with a larger agreement among models is found during summer, which is the period with greater activity in most of the studied ports (marinas). A qualitative assessment of the factors of variability seems to indicate that the choice of GCM tends to affect the spatial pattern, whereas the choice of RCM induces a more homogeneous bias over the regional domain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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