ASSESSMENT OF TORNADO HAZARD MAPS FOR SOUTHERN ONTARIO
Notice bibliographique
Résumé
Probabilistic quantitative tornado hazard assessment is often based on the consideration that the spatial distribution of tornado occurrence is homogeneous in a region. While this assumption simplifies the analysis, it could over- and under- estimate tornado hazard for regions with lower and higher tomadic activity if an average rate of tornado occurrence is employed. The degree of over- and under-estimation is unknown. This study is focused on the assessment of the impact of spatial inhomogeneity of tornado occurrence on the estimated tornado hazard, and the development of tornado hazard maps for southern Ontario. The obtained results indicate that the tornado hazard at the factoted design wind speed level is much smaller than the wind hazard due to synoptic winds even if the spatial inhomogeneity of tornado occurrence is considered. Furthermore, the results show that the spatial inhomogeneity of tornado occurrence has significant impact on the spatial tornado hazard level, that the return period values of tornado wind speed vary significantly over the considered region, and that the inhomogeneity must be considered in developing probabilistic quantitative tornado hazard maps. Also, an attempt is made to assemble an approach for assessing the tornado hazard considering the uncertainty in the tornado occurrence rate in time and space. The quantification of this uncertainty is carried out by using the hierarchical Bayesian modeling and Markov Chain Monte Carlo technique. Results showed that it is feasible to use such an assembled approach to assess the tornado hazard maps, which incorporate the uncertainty in tornado occurrences.
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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) | 0,002 | 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 ».