Extreme sea level oscillations in the Sea of Japan caused by typhoons Maysak and Haishen in September 2020
Notice bibliographique
Résumé
Two hazardous typhoons, Maysak and Haishen, in September 2020 produced extreme sea level oscillations in the Sea of Japan. These typhoons generated three different types of sea level variations: 1) storm surges (with typical periods from several hours to 1.5 days), 2) extreme seiches (with periods from a few minutes to several tens of minutes), and 3) storm-generated infragravity waves (with periods up to 3-5 min). The data from eleven tide gauges on Russian, Korean, and Japanese coasts were used to examine the properties of these oscillations. The relative contribution of the three separate sea level components and their statistical characteristics (duration, wave heights, and periods) were estimated. The periods of the main eigen modes of individual bays and harbours in the Sea of Japan were estimated based on spectral analysis of longterm background records at the corresponding sites. The results of wavelet analysis show the frequency properties and the temporal evolution of individual sea level components. We found that high-frequency sea level oscillations at stations Preobrazheniye and Rudnaya Pristan have a “white noise” spectrum, caused by the dominance of infragravity waves. A high correlation was detected between the variance of high-frequency sea level oscillations at these stations and the significant wind wave height evaluated from ERA5 for this water area.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».