Assessment of tropical cyclone hazard and risk in a changing climate by means of a new global hybrid model
Notice bibliographique
Résumé
The future evolution of tropical cyclones (TCs) in a warming world is an important issue, considering their potential socio-economic impacts on the areas hit by these phenomena. Understanding the natural variability and sources of uncertainties over present and future climates and modelling the impacts of TCs remains an important challenge as climate projections do not always provide robust responses about their future evolution. With questions arising about the insurability of coastal communities in the future, risk management requires more robust quantification as to how climate change affects TCs dynamics. It is therefore important to develop TC models that are computationally efficient to provide a full distribution of outcomes for the present and future.Here, we present a global TC wind model based upon statistical models forced with 10 variables from the 40 members of the Community Earth System Model (CESM) Large Ensemble (LE). The model provides a full description of the frequency, spatial cyclogenesis patterns, tracks and intensities from 1980 to 2060 under the RCP 8.5 emissions scenario. The resulting event sets can therefore be used for risk management in the financial services industry. We find that future frequency of TCs in the North Atlantic is heavily dependent upon how Sea Surface Temperature (SST) and vorticity are accounted for to generate cyclogenesis patterns. Nevertheless, we obtain a larger proportion of Cat. 4-5 storms in the future independently on how SST and vorticity are accounted for with greater intensification along the Gulf of Mexico and the east coast of the U.S. This is consistent with a projected increase (decrease) in the SST (wind shear) over those regions in the CESM-LE. Finally, we find that, especially for Cat. 4+ hurricanes, population growth and climate change should both contribute significantly to the increase in TC risk.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».