Extreme Coastal Waves due to Australian East Coast Lows in a Warming Climate
Notice bibliographique
Résumé
The southeast coastline of Australia is frequently impacted by East Coast Lows (ECLs) - hybrid storms with both tropical and extratropical characteristics. Although typically short-lived and spatially limited, ECLs can rapidly intensify and generate extreme waves that can cause severe coastal erosion and its associated hazards. Their small scale and transient nature make ECLs difficult to resolve in conventional global climate models. This study utilizes the HiRes-MESECA atmospheric dataset, comprising 12 historically significant ECL events between 2001 and 2016 that are re-simulated under an RCP8.5 climate scenario using a pseudo-global warming approach. Triple-nested WaveWatchIII modelling, that resolves waves to a spatial resolution of 100 m near the coast, was used to simulate ECL-driven waves at the 10 m isobath coastal boundary. The results of this near-coast wave modelling indicate that, contrary to prevailing expectations, future manifestations of these events may generate reduced peak wave heights, wave periods and overall cumulative wave power along southeast Australia, even considering an extreme (RCP8.5) climate change scenario. These findings challenge assumptions that climate change will necessarily intensify wave extremes globally and highlight the importance of incorporating regional-scale specifics into coastal hazard assessments and planning.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».