Correlation of Near-Inertial Wind Stress in Typhoon and Typhoon-Induced Oceanic Near-Inertial Kinetic Energy in the Upper South China Sea
Notice bibliographique
Résumé
The correlation of near-inertial wind stress (NIWS) in typhoon and typhoon-induced oceanic near-inertial kinetic energy (NIKE) in the upper South China Sea (SCS) is investigated through reanalysis data and an idealized typhoon model. It is found that the typhoon-induced oceanic near-inertial currents are primarily induced by the NIWS, which may contribute to about 80% of the total NIKE induced by typhoon. The intensities and distributions of NIWS in most typhoons are consistent with the magnitudes and features of NIKE. The NIWS and the NIKE along the typhoon track have positive correlations with the maximum wind speed of a typhoon, but there is an optimal translation speed for NIWS, at which the wind energy of the near-inertial band reaches its maximum. In the idealized typhoon model, a cluster of high-value centers of NIWS appear along the typhoon track, but there is only one high-value center for the near-inertial currents. The maximum NIWS arrives about 15 hours prior to the maximum near-inertial current. The distribution of NIWS is apparently asymmetric along the typhoon track, which may be due to the smaller eastward component of wind energy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».