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Enregistrement W1773518713 · doi:10.1002/grl.51010

Attributing intensification of precipitation extremes to human influence

2013· article· en· W1773518713 sur OpenAlexaff
Xuebin Zhang, Hui Wan, Francis W. Zwiers, Gabriele C. Hegerl, Seung‐Ki Min

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensPacific Institute for Climate SolutionsUniversity of VictoriaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésPrecipitationCoupled model intercomparison projectEnvironmental scienceClimatologyNorthern HemisphereSouthern HemisphereAtmospheric sciencesClimate modelClimate changeMean radiant temperatureMeteorologyGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study provides estimates of the human contribution to the observed widespread intensification of precipitation extremes. We consider the annual maxima of daily (RX1day) and 5 day consecutive (RX5day) precipitation amounts over the Northern Hemisphere land area for 1951–2005 and compare observed changes with expected responses to external forcings as simulated by multiple coupled climate models participating in Coupled Model Intercomparison Project Phase 5. The effect of anthropogenic forcings can be detected in extreme precipitation observations, both individually and when simultaneously estimating anthropogenic and naturally forced changes. The effect of natural forcings is not detectable. We estimate that human influence has intensified annual maximum 1 day precipitation in sampled Northern Hemisphere locations by 3.3% [1.1% to 5.8%, >90% confidence interval] on average. This corresponds to an average intensification in RX1day of 5.2% [1.3%, 9.3%] per degree increase in observed global mean surface temperature consistent with the Clausius‐Clapeyron relationship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations351
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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