Analysis of Characteristics of Tropical Cyclones Severely Affecting the Coast of Zhejiang Province in China Using ERA5 Data
Notice bibliographique
Résumé
Tropical cyclones (TCs) are primarily responsible for producing hazardous sea states, coastal flooding and erosion, and subsequent damages to coastal infrastructure. Using data from automatic weather stations, buoys, TC best track attributes, and ERA5 datasets, we examine the top 20 TCs with significant precipitation affecting the Zhejiang coast. Composite analyses are performed in a TC–centred reference frame. The findings indicate that the selected TCs typically reach intensities of severe typhoons or super typhoons. The ERA5 data provide more precise TC locations in their maintenance stage. In comparison to the best TC tracking data, the ERA5 data tend to underestimate the maximum wind speeds around TC eyewalls by a factor of 1.84, with the largest bias reaching about 25 m s−1 in the maintenance stage. However, the ERA5 reanalysis performs better in the weakening and development stages than in the maintenance stage at the five buoys of Zhejiang Province. The mean sea level pressure fields exhibit a generally symmetric distribution within 4° of latitude/longitude from the TC centres, whereas the mean wind fields display an asymmetric pattern, with higher values on the right–hand side and maximum wind zones located approximately 0.5° to 1.5° away from the centres. Areas of rough to very rough seas on the right–hand side are nearly twice as extensive as those on the left. Furthermore, as the distance from the TC centre increases, the percentage of wind seas contributing to significant wave height decreases, along with a reduction in wave period.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».