Understanding the Interannual Variability in Severe Hail Storms in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Hailstorms are a leading cause of insured losses in Australia, damaging vehicles, buildings, and agriculture amongst other infrastructure. Individual hailstorms have caused damage bills exceeding AUD$1b, particularly in the densely populated cities of Brisbane and Sydney on Australia’s east coast. Despite hail’s high damage potential, the drivers of the large observed interannual variability in large-hail events in Australia remain highly uncertain.Here, we use the radar product Maximum Expected Size of Hail (MESH) to investigate the drivers of interannual hail variability across Australia’s most hail-affected regions. We use a MESH threshold of 30 mm for hail occurrences. Various studies have mentioned that MESH is a good discriminator for hail occurrences and that a great proportion of hailstorms and hail reports are captured by a 30-mm MESH threshold. We examine how different drivers of variability such as the El Niño Southern Oscillation (ENSO), Southern Annular Mode (SAM), and Indian Ocean Dipole (IOD) affect large-hail occurrence in Australia. We focus on areas where hailstorms cause the greatest damage, to perform a robust analysis of year-to-year variations in large-hail occurrences.We found a strong correlation between the ENSO 3.4 index and large hail occurrences in Australia, mainly around these major cities of Sydney and Brisbane. We will present the results of our analysis for the Australian east coast’s most impacted cities: Sydney, Brisbane, Melbourne, and Canberra. This includes analysis of the interannual variability and its connection to large-scale climate drivers, convective parameters, and future research needs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».