MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387375431 · doi:10.1175/waf-d-23-0074.1

A Probabilistic Prediction of Rogue Waves from a WAVEWATCH III Model for the Northeast Pacific

2023· article· en· W4387375431 sur OpenAlex
Leah Cicon, Johannes Gemmrich, Benoit Pouliot, Natacha B. Bernier

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueWeather and Forecasting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesPublic Safety Canada
Mots-clésRogue waveSignificant wave heightHindcastSea stateCrestWind waveWave powerGeologyEnvironmental scienceMeteorologyClimatologyStatisticsNonlinear systemMathematicsOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rogue waves are stochastic, individual ocean surface waves that are disproportionately large compared to the background sea state. They present considerable risk to mariners and offshore structures especially when encountered in large seas. Current rogue wave forecasts are based on nonlinear processes quantified by the Benjamin Feir index (BFI). However, there is increasing evidence that the BFI has limited predictive power in the real ocean and that rogue waves are largely generated by bandwidth-controlled linear superposition. Recent studies have shown that the bandwidth parameter crest–trough correlation r shows the highest univariate correlation with rogue wave probability. We corroborate this result and demonstrate that r has the highest predictive power for rogue wave probability from the analysis of open ocean and coastal buoys in the northeast Pacific. This work further demonstrates that crest–trough correlation can be forecast by a regional WAVEWATCH III wave model with moderate accuracy. This result leads to the proposal of a novel empirical rogue wave risk assessment probability forecast based on r . Semilogarithmic fits between r and rogue wave probability were applied to generate the rogue wave probability forecast. A sample rogue wave probability forecast is presented for a large storm 21–22 October 2021. Significance Statement Rogue waves pose a considerable threat to ships and offshore structures. The rare and unexpected nature of rogue wave makes predicting them an ongoing and challenging goal. Recent work based on an extensive dataset of waves has suggested that the wave parameter called the crest–trough correlation shows the highest correlation with rogue wave probability. Our work demonstrates that crest–trough correlation can be reasonably well forecast by standard wave models. This suggests that current operational wave models can support rogue wave prediction models based on crest–trough correlation for improved rogue wave risk evaluation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle