ISSN: 2157-7617

జర్నల్ ఆఫ్ ఎర్త్ సైన్స్ & క్లైమాటిక్ చేంజ్

అందరికి ప్రవేశం

మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్‌లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్‌లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.

ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్

700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు

ఇండెక్స్ చేయబడింది
  • CAS మూల సూచిక (CASSI)
  • ఇండెక్స్ కోపర్నికస్
  • గూగుల్ స్కాలర్
  • షెర్పా రోమియో
  • పర్యావరణంలో పరిశోధనకు ఆన్‌లైన్ యాక్సెస్ (OARE)
  • J గేట్ తెరవండి
  • జెనామిక్స్ జర్నల్‌సీక్
  • JournalTOCలు
  • ఉల్రిచ్ పీరియాడికల్స్ డైరెక్టరీ
  • వ్యవసాయంలో గ్లోబల్ ఆన్‌లైన్ పరిశోధనకు యాక్సెస్ (AGORA)
  • సెంటర్ ఫర్ అగ్రికల్చర్ అండ్ బయోసైన్సెస్ ఇంటర్నేషనల్ (CABI)
  • RefSeek
  • హమ్దార్డ్ విశ్వవిద్యాలయం
  • EBSCO AZ
  • OCLC- వరల్డ్ క్యాట్
  • ప్రాక్వెస్ట్ సమన్లు
  • SWB ఆన్‌లైన్ కేటలాగ్
  • పబ్లోన్స్
  • యూరో పబ్
  • ICMJE
ఈ పేజీని భాగస్వామ్యం చేయండి

నైరూప్య

Climate Change Impact on Probability Analysis of Hurricanes

Keshtpoor M*, Mark Osler

Coastal flood risk due to cyclonic storms is a significant topic of concern for coastal communities. Planning and engineering efforts within these communities often require estimates of water surface elevations associated with specific return periods. In order to generate the surge elevations for prospective return periods, Joint Probability Method (JPM) techniques are often used [1,2]. Within a JPM approach, statistical representations of cyclonic storm characteristics (i.e., storm frequency, intensity, and radius to maximum wind) are parameterized, along with an associated probability distribution for each parameter. The probability distributions for each of the major hurricane characteristics are based on local historical climatology. A key assumption in the development of the probability distribution for the storm parameters is that each is statistically stationary. Global climate models suggest that characteristics of cyclonic storms may be impacted by climate change. Such changes would challenge the assumption of statistical stationary within the traditional JPM approach. Here, a straightforward windowing approach is proposed to account for possible variation of characteristics. This approach results in more recent storm events having a larger impact on the probability distribution of storm parameters, should such an adjustment be judged necessary by the JPM practitioner. The application of the proposed approach is demonstrated by applying on sample data sets of hurricanes at the mid-Atlantic region and South Florida.

నిరాకరణ: ఈ సారాంశం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టూల్స్ ఉపయోగించి అనువదించబడింది మరియు ఇంకా సమీక్షించబడలేదు లేదా నిర్ధారించబడలేదు.