DOWNSCALING TROPICAL CYCLONES FROM GLOBAL RE-ANALYSIS AND SCENARIOS: STATISTICS OF MULTI-DECADAL VARIABILITY OF TC ACTIVITY IN E ASIA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An atmospheric regional climate model was employed for describing weather of E Asia for the last decades as well as for the coming century. Re-analyses provided by Global National Center for Environmental Prediction - National Center for Atmospheric Research (NCEP-NCAR) for the past six decades, as well a scenario generated by the ECHAM5/MPI-OM model were dynamically downscaled to a 50 km grid using a state-of-the-art regional climate model (CCLM). Using an automated tracking system, all tropical cyclones (TCs) are identified in the multi-decadal simulations. The different analysis products of TC-statistics were found to differ strongly, also in recent times when the data base was good, so that in the long-term statistics 1950-2010 inhomogeneities mask real climatic variations. The 1948-2009 time series of the annual numbers of TCs in the NCEP-driven simulation and in the JMA best track data (BT) correlate favourably. The number is almost constant, even if there is a slight tendency in BT to show less storms, whereas CCLM shows somewhat more storms, which became more intense. The ECHAM5/MPI-OM-driven scenario simulation, subject to 1959-2100 observed and projected greenhouse gas concentrations, shows a reduction of the number of storms, which maintains a stationary intensity in terms of maximum sustained winds and minimum pressure. Thus, BT-trends and downscaled trends were found to be inconsistent, but also the downscaled trends 1948-2009 and the trends derived from the A1B-scenario were different.
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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 | 0,001 |
| 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 découle