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Enregistrement W4416528877 · doi:10.1016/j.wace.2025.100835

Characterizing cold surge induced storm surge in the northern East China Sea: A 60-year hindcast reveals paradoxical trends in surge heights and return levels

2025· article· en· W4416528877 sur OpenAlexfundno aff
Xuecheng Zhang, Luming Shi, Bingchen Liang, Guoxiang Wu, Zhenlu Wang

Notice bibliographique

RevueWeather and Climate Extremes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceState Key Laboratory of Coastal and Offshore EngineeringUniversity of British ColumbiaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHindcastStorm surgeSurgeStormChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recurrent cold surges represent a major hazardous weather phenomenon in the northern East China Sea. While their synoptic-scale meteorological processes are well-established, their impact on oceanic dynamics, particularly storm surge behavior, remains insufficiently understood. This study presents the first detailed hindcast and analysis of storm surges associated with 780 cold surge events over the past 60 years. The investigation focuses on the spatiotemporal characteristics and long-term variability of these storm surges, with particular attention to changes in storm surge return levels. The results reveal a general decline in the occurrence frequency, annual maxima, and spatial extent of cold surge induced storm surges. However, a paradoxical increase in surge height return levels is observed across most coastal regions. This counterintuitive trend is attributed to shifts in the surge height distribution, characterized by a rising proportion of high-percentile surge events and a decreasing occurrence of moderate-percentile surges. This redistribution alters the exceedance probability curve by flattening the upper tail of the probability density, subsequently leading to increased 20-year and 50-year return level estimates. On a monthly scale, February exhibits the most intense and widespread storm surges. Long-term trends are evident in transitional months associated with the onset and weakening of the East Asian winter monsoon. Upward trends in maximum storm surges are found in September and March, while a declining trend is observed in April. These findings provide new insights into the evolving nature of cold surge induced storm surges and their implications for coastal disaster management and mitigation strategies. • 60-year hindcast finds declined intensity of cold surge induced storm surge • Coastal storm surge return level increased despite reduced maximum surge height • Variations in return levels are linked to shift in surge height distribution • Long-term changes in surge height are concentrated in transitional months

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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