Separation and spatial variations of typhoon and non‐typhoon rainfall at different timescales in typical region of southeast China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rainfall in East Asia is affected by two rain‐bearing systems: tropical cyclones and monsoon‐related frontal systems. Distinguishing typhoon rainfall (TR) and non‐typhoon rainfall (non‐TR) helps to understand the evolution process of regional rainfall at different timescales. Taking Fujian Province in the southeast coast of China as an example, based on the fixed box approach of separating TR, the method of determining the size of fixed box is explored. TR and non‐TR are separated in Fujian Province, and the spatial variations of TR and non‐TR at different timescales (annual, monthly, day of annual‐maximum‐rain) are analysed. The results showed that (1) according to the relationship between the sizes of fixed box and the rate of change of TR, the size of fixed box could be reasonably determined; thus, the expended size of fixed box suitable for separating TR in Fujian was 3.5°, namely the range of 20°–31.8°N and 112.3°–124.2°E. (2) The spatial variations of TR at different timescales in Fujian were similar: TR decreased from the coast to the inland, and the northeast coast of Fujian was the high‐value region. Due to the difference of water vapour sources, non‐TR in March–June increased from the coast to the inland, but the high value of non‐TR in July–September was distributed in the eastern coast. (3) The contribution rates of average TR to the total rainfall of the year, July–September and 1 day were 12.8%, 34.6% and 35.7%, respectively. In eastern coast, TR in July–September accounted for 1/3–1/2 of total rainfall, and the rainfall in a day was mainly affected by TR; while in western inland, rainfall was mainly non‐TR and the influence of TR was less than 1/4.
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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) | 0,000 | 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 ».