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Enregistrement W4221089007 · doi:10.3390/atmos13030498

Trend Analysis of U. S. Tornado Activity Frequency

2022· article· en· W4221089007 sur OpenAlexaff
Zuohao Cao, Huaqing Cai

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMeteorological Phenomena and Simulations
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésTornadoQuantileMeteorologyEnvironmental scienceClimatologyGeographyStatisticsGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As one of the most severe and high-impact weather phenomena, tornadoes and their long-term frequency trends have received lots of attention from both the scientific community and the public. Here, we show that over the last six decades (1954–2018), U.S. (E)F1 tornadoes have a statistically significant upward trend but (E)F2–E)F4 tornadoes have statistically significant downward trends based on both solid trend analyses of three independent methods and robust verifications of reported tornado data using a recently developed approach called sample generation by replacement (SGR). Furthermore, we develop a statistical framework to quantitatively explain two-way interconnections between long-term climate trends and internal variabilities. With the support of quantile–quantile plots, we find that a large positive trend of U.S. (E)F1 tornadoes over the last six decades statistically results from a small internal variability of (E)F1 tornado activities. The long-term trends of U.S. (E)F2–(E)F4 tornadoes are also inversely proportional to their internal variabilities, as anticipated by the two-way interconnection theory developed in this study.

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 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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0880,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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