Stochastic modeling of radar-derived maximum estimated size of hail for scenario-based hail loss estimation
Notice bibliographique
Résumé
This study develops a stochastic method for simulating the maximum estimated size of hail (MESH) values at locations within a hail swath and conducts a scenario-based hail loss estimation at regional scale. The method is based on MESHmax (which is obtained by taking the maximum value of MESH data over a hailstorm per location) and hail insurance loss data for the June 13th , 2020, July 2nd , 2021, and August 5th , 2024 Calgary hailstorms. The stochastic MESHmax modeling identifies the hail swath (centerline and surrounding points) using MESH data and characterizes MESHmax along the centerline of the hail swath and at off-centerline locations. In the proposed method, spatial correlations of the MESHmax values along the centerline and off-centerline locations are considered. In addition, an empirical vulnerability curve is developed by relating MESHmax to insurance losses for residential properties. The scenario-based hail loss estimation generates numerous realizations of regional MESHmax maps and integrates them with a hail vulnerability curve for residential properties that is derived from the insurance loss data of three recent hailstorms in Calgary. An illustrative hail loss estimation is performed by considering a hypothetical event similar to the June 13th , 2020 Calgary hailstorm. Using the developed scenario-based hail loss estimation tool, the probability distribution of the regional hail loss can be obtained. The stochastic simulation of the 2020 hailstorm is capable of reasonably hindcasting actual loss in that event. The sensitivity analysis results highlight significant influences of spatial variability of MESHmax values and uncertainty of the insurance loss generations.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».