Insight on the Coastal Response to Combined Tides, Storm Surges, and Surface Waves in a Macrotidal Bay From Real‐Time Predictions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hazardous sea surface conditions can develop during storm events, when wind‐generated waves and storm surges coincide with high astronomical tides. For better understanding of these conditions, a novel and computationally efficient real‐time forecast model (COASTLINES‐BoF) was developed for a macrotidal bay that is exposed to wind waves, the Bay of Fundy in Atlantic Canada. This forecasting system simulates the combined effects of tides, storm surge, and waves. Spatiotemporally varying meteorological forecasts drive the model, with water levels and ocean waves applied at the open boundary in the Atlantic Ocean, implemented with input from large‐scale ocean forecast models. Analysis of the real‐time performance indicates that the model accurately predicts total water levels compared to observations. Modeled significant wave heights agree with buoy observations and altimeter data. During Post‐tropical Hurricane Fiona in 2022, a peak water level residual (combined storm surge and water level change driven by wave‐current interactions) of over 0.9 m was forecast in the upper Bay of Fundy. Sensitivity analysis indicates that 0.6 m of the water level increase resulted from wind and pressure effects, and an additional 0.3 m water level contribution is a result of wave‐current interaction. The high accuracy, use of open data to drive and validate the model, and relatively low computational demand make this approach a useful way to gain insight into the coastal response to a wide range of conditions. This method can be applied to predict marine environmental conditions in other coastal regions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».