Composite Analysis-Based Machine Learning for Prediction of Tropical Cyclone-Induced Sea Surface Height Anomaly
Notice bibliographique
Résumé
Sea surface height anomaly (SSHA) induced by tropical cyclones (TCs) is closely associated with oscillations and is a crucial proxy for thermocline structure and ocean heat content in the upper ocean. The prediction of TC-induced SSHA, however, has been rarely investigated. This study presents a new composite analysis-based random forest (RF) approach to predict daily TC-induced SSHA. The proposed method utilizes TC's characteristics and pre-storm upper oceanic parameters as input features to predict TC-induced SSHA up to 30 days after TC passage. Simulation results suggest that the proposed method is skillful at inferring both the amplitude and temporal evolution of SSHA induced by TCs of different intensity groups. Using a TC-centered 5°×5° box, the proposed method achieves highly accurate prediction of TC-induced SSHA over the Western North Pacific with root mean square error of 0.024m, outperforming alternative machine learning methods and the numerical model. Moreover, the proposed method also demonstrated good prediction performance in different geographical regions, i.e., the South China Sea and the Western North Pacific subtropical ocean. The study provides insight into the application of machine learning in improving the prediction of SSHA influenced by extreme weather conditions. Accurate prediction of TC-induced SSHA allows for better preparedness and response, reducing the impact of extreme events (e.g., storm surge) on people and property.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».