Intensity Identification of Typhoon Haikui (1211) During the Landing Stage
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: In daily typhoon operation, identifying the intensity of typhoons is always a contentious problem, which can be attributed to the absence of direct observational data when typhoons are present on the ocean. When typhoons move to the offshore region, where many automatic weather stations (AWSs) are present, utilizing automatic observations in non-standard conditions is a good way of identifying the intensity or wind of a typhoon. Before identification, AWS data should be conversed or revised based on statistical experiences from a multilayer wind tower.In this study, the intensity of Haikui (1211) at the landing stage (from 08071200 UTC to 08071920 UTC) is revised carefully. Calculating the wind conversion coefficient between different heights from a 300m multilayer tower observation, the wind data caught by two offshore AWSs were converted to the standard wind of 10 meters and used to identify the intensity of the landing Haikui. The maximum surface wind of Haikui in the landing period was about 45 m/s to 48 m/s and then reduced to 40 m/s to 42 m/s approximately just before landing.On the basis of the discussion in this study, the AWS data in a non-standard environment can be utilized to determine the surface wind at 10 m height by arithmetic conversion. This implies that we should pay more attention and patient to the wind data observed in offshore island AWSs during typhoon identification. Keywords: typhoon intensity identification, automatic weather station data, surface wind conversion
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».