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Enregistrement W2789348375 · doi:10.9798/kosham.2018.18.2.505

Analysis for Vertical Wind Shear Change at Coastal Area according to the Sea Surface Temperature

2018· article· en· W2789348375 sur OpenAlexaff
Geon Hwa Ryu, Joo Suk Ko, Meung Gi Baek, Jong Kyung Jang

Notice bibliographique

RevueKorean Society of Hazard Mitigation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensFuture Earth
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind shearWind speedSea surface temperatureEnvironmental scienceWind gradientLog wind profileWind directionPlanetary boundary layerGeologyClimatologyWind stressMeteorologyBuoyAtmospheric sciencesOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is to analyze the effect of the sea surface temperature (SST) on the distribution of vertical wind speed in the atmospheric boundary layer of coastal area. It is generally known that coastal areas are more susceptible to various weather factors due to interannual variation of sea surface temperature than inland areas. Therefore, the goal of this study is to analyze the relationship between sea surface temperature using the Era-interim reanalysis data and wind speed data based on the meteorological tower data of Hovsore, wind power test bed area in the Danish coastal area. Furthermore, the possibility of disaster caused by vertical wind shear due to sea surface temperature change is discussed. As a result of correlation analysis between the wind data of the meteorological tower and the sea surface temperature of the reanalysis data, the wind speed and the vertical wind shear from the sea are stronger than those from the inland and they are sensitive to the seasonal sea surface temperature changes.

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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,352

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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