An Empirical Model for Skillful Rogue Wave Forecasts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the leading goals of rogue wave research is to develop a robust rogue wave warning system to mitigate the danger they pose. One such system has been developed by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), called the freak wave warning system (FWWS), based on nonlinear wave effects. The FWWS predicts maximum expected wave envelope height as a risk parameter for forecasts. Recently, a data-driven alternative has been proposed by Häfner et al., which was distilled from a neural network using wave buoy observations. However, it has yet to be evaluated by a spectral wave model for application to operational wave forecasting. The data-driven, learned model emphasizes bandwidth-controlled linear superposition as the predominant mechanism in crest-to-trough rogue wave generation, while nonlinear effects are a secondary term. The present work evaluates the performance of the empirical model using output from an ECMWF global wave hindcast. We find that the prediction models based on bandwidth effects have the highest log likelihood scores, with the empirical model outperforming all other tested models. In contrast, the expected maximum envelope wave height from the FWWS does not predict the occurrence of rogue waves. These results indicate that the empirical model with wave model input is a skillful predictor and should be considered for operational implementation to improve rogue wave forecasting. Significance Statement Rogue waves are unexpectedly large and unpredictable waves. Encounters with rogue waves can result in damage to marine vessels and offshore infrastructures. Research is devoted to developing systems to predict the risk of rogue wave events. A novel predictive model has been shown to perform well in predicting rogue wave occurrences based on wave buoy observations. This model is a symbolic expression distilled from an artificial neural network that incorporates known rogue wave dynamics and that can be evaluated alongside traditional risk estimates with minor adjustments to operational forecasting systems. This study evaluates the newly proposed empirical model in a forecasting setting. Our work demonstrates the efficacy of the empirical model for operational forecasting purposes.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».