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Enregistrement W2899823031 · doi:10.1038/s41598-018-35131-x

The increasing variability of tropical cyclone lifetime maximum intensity

2018· article· en· W2899823031 sur OpenAlexaff
Jinjie Song, Philip J. Klotzbach, Jianping Tang, Yuan Wang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaG. Unger Vetlesen Foundation
Mots-clésTropical cycloneIntensity (physics)ClimatologyStandard deviationAtmospheric sciencesEnvironmental scienceMathematicsStatisticsGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates long-term changes in the variability of TC intensity of global tropical cyclones, a topic which has been relatively infrequently studied to date. Our study finds that the variability of global TC lifetime maximum intensity (LMI), as measured by the LMI standard deviation, increases during 1981-2016. The increasing trend in LMI variability is statistically significant for both the Northern and Southern Hemispheres, with three individual TC basins: the western North Pacific, the South Indian and the South Pacific also having statistically significant increases. This increasing trend primarily results from distinct changes in the relative percentages of TCs with different intensities. When comparing two periods: 1981-1998 and 1999-2016, the proportions of weak and strong TCs increase, whereas moderate TCs occur relatively less frequently. This bimodal pattern of observed LMI distribution change is further linked to opposite trends in the average intensities of TCs that undergo rapid intensification (RI) during their lifetime (RI TCs) and those that do not (non-RI TCs). The LMI distributions of RI and non-RI TCs migrate to higher and lower intensities, respectively. Our results demonstrate from an observational perspective that strong TCs have strengthened while weak TCs have weakened as the global climate has warmed since 1981.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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