Recent trends and climatic perspectives of hailstorms frequency and intensity in Tuscany and Central Italy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The damages from climatic extremes have dramatically increased in the last decades in Europe, as likely outcomes of climate change: floods, droughts, heat waves and hailstorms have brought local as well as widespread damages to farmers, industry, infrastructures and society, to insurance and reinsurance companies; in this work we deal with the hailstorm hazard. The NCEP-NCAR Reanalysis (2.5 by 2.5° lat-lon) over the Italian area and the hailstorm reports at several sites are used to identify few forcings for hailstorms; statistical relationships linking forcings and hailstorm frequencies are derived. Such relationships are applied to the same forcings derived from the CGCM2-A2 climate scenario provided by the Canadian Centre for Climate modeling and analysis (CCCma; resolution approximately 3.75 by 3.75° lat-lon), to evaluate the expected changes of the frequency of hailstorms. The time series of the forcings from the NCEP-NCAR Reanalysis and the CCCma climate scenario in the past decades are compared in order to assess the reliability and accuracy of the predictions of the future hailstorm hazard. It is shown that the climate scenario provides a fairly faithful representation of the past trends of the forcings relevant to the hailstorms frequency and that such quantity, hence the hailstorm hazard, is growing and will likely grow in the future over the limited area taken into consideration in this study.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».