An investigation of the pineapple express phenomenon via bivariate extreme value theory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The pineapple express (PE) phenomenon is responsible for producing extreme winter precipitation events on the west coast of the United States and Canada. We study regional climate models’ ability to reproduce these events by defining a quantity that captures the spatial extent and intensity of PE events. We use bivariate extreme value theory to model the tail dependence of this quantity as seen in observational data and the Weather Research and Forecasting (WRF) regional climate model driven by reanalysis, and we find tail dependence between the two. To link to synoptic‐scale processes, we use daily mean sea‐level pressure fields from the reanalysis product to develop a daily “PE index” for extreme precipitation that exhibits tail dependence with our observational quantity. Other models from the North American Regional Climate Change Assessment Program ensemble are used to estimate the future marginal distributions of reanalysis‐driven WRF output and observational precipitation. Finally, we employ the fitted tail dependence model to simulate observational precipitation measurements in the future, given output from a future run of WRF. We find evidence of a change in the tail behavior of precipitation from current to future climates, and examination of PE index values of simulated events suggests increases in frequency and intensity of PE precipitation in the future scenario. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle