Greater flood risks in response to decreasing tropical cyclone translation speed over the coast of China
Notice bibliographique
Résumé
Torrential rains induced by tropical cyclones (TCs) are a major trigger of flood hazards in many coastal regions of the world. Devastating TCs causing unprecedented floods in recent years were usually characterized by low translation speeds. For example, Hurricane Harvey in 2017 lingered over Texas for 4 days, leading to the unprecedented flood and enormous socio-economic losses. The total amount of rainfall associated with TCs over a given region is proportional to rainfall intensity and the inverse of TC translation speed. Although the contributions of increase in rainfall intensity to higher total rainfall amounts have been extensively examined, observational evidence on impacts of the long-term slowdown of TCs on local total rainfall amounts is limited. This study, based on observations and Global Climate Models, found a significant decreasing trend in TCs translation speed (11% in observations and 10% in simulations, respectively) during 1961-2017 over the coast of China. The analyses of long-term observations showed a significant increase in the 90th percentile of TC-induced local rainfall totals and significant negative correlations between TC translation speeds and local rainfall totals over the study period. This study also showed that TCs with lower translation speed and higher rainfall totals occurred more frequently in recent years in the Pearl River Delta in southern China. That is, 10 out of 14 recorded TCs with translation speed ≤ 15 km/h and rainfall intensity ≥ 30 mm/d occurred after 1990, and 3 of them produced rainfall totals of more than 200 mm in the Pearl River Delta. The probability analysis indicated that slow-moving TCs (translation speed ≤ 15 km/h) are more likely to generate higher total rainfall amounts than fast-moving TCs (translation speed ≥ 25 km/h). On average, the local rainfall total of slow-moving TCs is 99.1 mm, which is 20% higher than that of the fast-moving TCs (i.e., 80.5 mm). This study provided observational evidence that the slowdown of TCs tends to elevate local rainfall totals and thus impose greater flood risks at the regional scale.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».