MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1038/s41597-025-06186-z

Медицинская библиотека · Scientific data · 2025

Future North Atlantic tropical cyclone intensities in modified historical environments.

Lalo Nicholas, Xu Wenwei, Yao Lili, Sun Ning, Balaguru Karthik, Rice Julian, Lipari Serena, Thurber Travis, Yang Zhaoqing, Deb Mithun, Judi David

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Tropical cyclones (TCs) have ranked as the deadliest and most financially crippling natural disasters in the United States. It is imperative to assess potential shifts in TC intensity within the paradigm of an evolving climate. In this study we apply a fixed-constraint storyline approach that holds storm tracks and initial conditions constant to probe future TC intensity in the North Atlantic Basin. First, we simulate 618 historical TC events using the Risk Analysis Framework for Tropical Cyclones (RAFT)'s deep-learning intensity model. Next, we apply warming signals derived from eight CMIP6 climate scenarios and rerun each event to explore how intensities respond across scenarios. Finally, we develop an interactive dashboard that allows users to explore individual storm simulations and the scenario-modified environmental drivers. Together, this dataset and tool provide a clear, illustrative way to investigate how TC intensity responds to changes in air-sea state.

Для цитирования: Lalo Nicholas, Xu Wenwei, Yao Lili, Sun Ning, Balaguru Karthik, Rice Julian, Lipari Serena, Thurber Travis, Yang Zhaoqing, Deb Mithun, Judi David. Future North Atlantic tropical cyclone intensities in modified historical environments.. Scientific data. 2025. DOI: 10.1038/s41597-025-06186-z.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.