वैश्विक मॉडलों और बॉइ डेटा से रोग वेव संकेतक

सारांश। रोग लहरें समुद्री संचालन और समुद्र तटीय अवसंरचना के लिए महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करती हैं, फिर भी इनके निर्माण तंत्र और भविष्यवाणी की क्षमता अभी भी Poorly समझी जाती है। यह अध्ययन CDIP लहर बॉइज़ से वास्तविक रोग लहरों की घटनाओं का विश्लेषण करता है, जो Free Ocean Wave Data (FOWD) डेटा सेट से है, और ERA5 पुनःविश्लेषण और ECMWF CY47R1 उच्च-रिज़ॉल्यूशन हिन्डकास्ट से मॉडल-आधारित अनुमान। मौसमी वितरण, लहर की ऊँचाई की तुलना, और स्पेक्ट्रल विश्लेषण यह दिखाते हैं कि मॉडल प्रणालीगत रूप से चरम लहर घटनाओं को कम आंकते हैं, जो स्पेक्ट्रल स्मूथिंग और स्थानिक औसत के कारण होता है। एक प्रमुख निष्कर्ष यह है कि रोग लहरें सामान्यत: 0.5 से नीचे की पीक-गड्ढे सहसंबंध में अचानक कमी के द्वारा पूर्वसूचित होती हैं, इसके बाद सामान्यतः 0.6 से ऊपर की तेजी से वृद्धि होती है, जो एक अधिक संरचित लहर क्षेत्र में संक्रमण का संकेत देती है। यह पैटर्न, स्पेक्ट्रल बैंडविड्थ के संकुचन और 0.25–1.5 Hz श्रेणी में सापेक्ष ऊर्जा में वृद्धि के साथ, ऊर्जा केंद्रित करने के तंत्र की महत्वपूर्ण भूमिका को सुझाता है। चार CDIP बॉइ स्टेशन पर रोग लहर घटनाओं का विश्लेषण दिखाता है कि केवल पीक-गड्ढे सहसंबंध पैरामीटर एक अच्छा रोग लहर संकेतक नहीं है, लेकिन इसका सैद्धांतिक उतार-चढ़ाव है। ये परिणाम वैश्विक स्तर पर रोग लहर जोखिम आकलनों को बढ़ाने के लिए गतिशील लहर क्षेत्र से विशिष्ट पैरामीटर और उच्च-रिज़ॉल्यूशन संख्यात्मक मॉडलों को एकीकृत करके बेहतर मॉडलिंग की आवश्यकता को उजागर करते हैं।