A probabilistic prediction of rogue waves
Notice bibliographique
Résumé
Rogue waves are individual ocean surface waves with a height greater than 2.2 times the significant wave height. They can pose a danger to marine operations, onshore and offshore structures, and beachgoers, especially when encountered in high sea states. The prediction of bulk sea state parameters like significant wave height, period, direction, and swell components is satisfactorily addressed in current operational wave models. Individual wave heights cannot be predicted by those spectral models, and the prediction of rogue wave occurrence has to be in a probabilistic sense.Previous attempts on such a prediction are based on the Benjamin Feir Index (BFI), which reflects the nonlinear process of modulation instability as the dominant generation mechanism for rogue waves. However, there is increasing evidence that BFI has limited predictive power in the real ocean. Recent studies established the average crest-trough correlation as the strongest single variable to correlate with rogue wave probability.We demonstrate that crest-trough correlation can be forecast by an operational WAVEWATCHIII wave model with moderate accuracy. Using multi-year wave buoy observations from the northeast Pacific we establish the functional relation between crest-trough correlation and rogue wave occurrence rate, thus calibrating predicted crest-trough correlations into probabilistic rogue wave predictions. Combined with the predicted significant wave heights we can identify regions of enhanced rogue wave risk. Results from a case study of a large storm off Canada’s west coast are presented to evaluate the regional wave model at high seas, and to present the rogue wave probability forecast based on crest-trough correlation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».