The all-source Green’s function (ASGF) and its applications to storm surge modeling, part I: from the governing equations to the ASGF convolution
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a new method of storm surge modeling is proposed. This method is orders of magnitude faster than the traditional method within the linear dynamics framework. The tremendous enhancement of the computational efficiency results from the use of a pre-calculated all-source Green’s function (ASGF), which connects a point of interest (POI) to the rest of the world ocean. Once the ASGF has been pre-calculated, it can be repeatedly used to quickly produce a time series of a storm surge at the POI. Using the ASGF, storm surge modeling can be simplified as its convolution with an atmospheric forcing field. If the ASGF is prepared with the global ocean as the model domain, the output of the convolution is free of the effects of artificial open-water boundary conditions. Being the first part of this study, this paper presents mathematical derivations from the linearized and depth-averaged shallow-water equations to the ASGF convolution, establishes various auxiliary concepts that will be useful throughout the study, and interprets the meaning of the ASGF from different perspectives. This paves the way for the ASGF convolution to be further developed as a data-assimilative regression model in part II. Five Appendixes provide additional details about the algorithm and the MATLAB functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».