An Australian convective wind gust climatology using Bayesian hierarchical modelling
Notice bibliographique
Résumé
To quantify the hazard or risks associated with severe convective wind gusts, it is necessary to have a reliable and spatially complete climatology of these events. The coupling of observational and global reanalysis (ERA-Interim) data over the period 2005-2015 is used here to facilitate the development of a spatially complete convective wind gust climatology for Australia. This is done through the development of Bayesian Hierarchical models that use both weather station-based wind gust observations and seasonally averaged severe weather indices (SWI), calculated using reanalysis data, to estimate seasonal gust frequencies across the country while correcting for observational biases specifically, the sparse observational network to record events. Different SWI combinations were found to explain event counts for different seasons. For example, combinations of Lifted Index and low level wind shear were found to generate the best results for autumn and winter. While for spring and summer, the composite Microburst Index and the combination of most unstable CAPE and 0-1 km wind shear were found to be most successful. Results from these models showed a minimum in event counts during the winter months, with events that do occur mainly doing so along the southwest coast of Western Australia or along the coasts of Tasmania and Victoria. Summer is shown to have the largest event counts across the country, with the largest number of gusts occurring in northern Western Australia extending east into the Northern Territory with another maximum over northeast New South Wales. Similar trends were found with an extended application of the models to the period 1979-2015 when utilizing only reanalysis data as input. This implementation of the models highlights the versatility of the Bayesian hierarchical modelling approach and its ability, when trained, to be used in the absence of observations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».