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Enregistrement W2767427725 · doi:10.6000/1927-5129.2017.13.92

Abrupt Intensification and Dissipation of Tropical Cyclones in Indian Ocean: A Case Study of Tropical Cyclone Nilofar – 2014

2017· article· en· W2767427725 sur OpenAlexvenueno aff
A Bhutto, Muhammad Jawed Iqbal, Mirza Jawwad Baig

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTropical cycloneClimatologyEnvironmental scienceCyclone (programming language)Wind shearTropical cyclone rainfall forecastingWind speedForcing (mathematics)Maximum sustained windTropical cyclone scalesMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to investigate the possible influence of different atmospheric forcing on intensification/dissipation of tropical cyclonic “Nilofar” in Arabian Sea appeared during the last week of October, 2014 which exhibited abrupt intensification and dissipation as well. The cyclone was monitored by the Tropical Cyclone Warning Center (TCWC) of Pakistan Meteorological | department and the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) of Indian Meteorological | department (IMD) continuously, issued warnings and advisories with the help of available synoptic observations, satellite data and numerical models. Almost all the essential ingredients for intensification and tracking of the cyclone were studied and monitored accurately. Although the track forecast of the cyclone remained up to mark; but great errors occurred in intensity forecast. The atmospheric vertical wind shear could not be studied accurately. The intensity of wind shear itself is dependent on both; the local and global atmospheric forcing and climate variables, reoccurring periodically, especially while occurring two or more at the same time. More studies are required for influence of these climate variables while co-occurring at the same time period. This study will help weather forecasters to pay special attention on variation of climate factors affecting the wind shear for proper forecasting of tropical cyclones in the Arabian Sea for the safety of coastal communities along the coast.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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