Tailoring tsunami Digital-Twins for future Destination Earth integration
Notice bibliographique
Résumé
Probabilistic Tsunami Forecasting (PTF) combines early estimates of earthquake parameters with large ensembles of urgent shallow water tsunami propagation simulations using the GPU based Tsunami-HySEA model (Selva et al. 2021, Nature Commun.). The present version of the PTF is initialised by the earthquake information, but not updated further with new data. In the recently started Horizon Europe project DT-GEO, this PTF is presently being upgraded to a Digital Twin. The first and essential upgrade to realise the Digital Twin is continuous data assimilation enabling a close to real time synthesis of data products and a set of numerical models that allow an updating of the model forecast as new data are continuously assimilated into the model. In DT-GEO, an extended set of data sources, including improved earthquake solutions, sea level tsunami data, and GNSS, will be integrated. A second objective of the PTF is to implement a modularised Digital Twin Component that allows for the inclusion of improved wave and source physics through dispersion, non-hydrostatic tsunami generation, inundation, improved earthquake physics, and cascading earthquake triggered landslide tsunamis. The model will be tested at site demonstrators, in the Mediterranean Sea for eastern Sicily and Samos, and in the Pacific Ocean for Chile and eastern Japan. The presentation will explain how the PTF as it works today, followed by an outline of the design of the components in the Digital Twin, as well as briefly describing initial improvements and plans for further development, including potential integration into Destination Earth. This work is supported by the European Union’s Horizon Europe Research and Innovation Program under grant agreement No 101058129 (DT-GEO, https://dtgeo.eu/).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».