Revisiting the nonlinear relationship between<scp>ENSO</scp>and winter extreme station precipitation in North America
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT While researchers have identified teleconnections between El Niño‐Southern Oscillation (ENSO) and extended winter precipitation extremes in North America using generalized extreme value (GEV) models, the regional form of the statistical relationship remains an open question. Past work has shown that relatively warmENSOconditions may be needed to trigger a nonlinear response over North America. However, studies that stratify winters into La Niña, neutral, and El Niño phases have found that precipitation extremes in neutral/La Niña winters respond differently than in El Niño winters, whereas studies that stratifyENSOdata into cold/warm conditions have not found evidence for a coherent nonlinear response. Data and methodological differences have made direct comparison between results difficult. In this study, evidence for a nonlinear association betweenENSOand precipitation extremes is reassessed by fitting stationary and linear/nonlinearGEVregression models, with the Niño3.4 index as a covariate, to 1‐, 5‐, and 10‐day extended winter precipitation maxima. Two types of nonlinear model – both one‐sidedGEVregressions where linear relationships are allowed to differ above/below a Niño3.4 index threshold – are considered. In the first, following past work, the breakpoint is fixed at zero, that is stratifying data into warm/cold conditions. In the second, to see whether there is evidence for a differential neutral/La Niña and El Niño response, the breakpoint is allowed to vary freely. Due to the non‐nested nature of the set of models, the Akaike Information Criterion is used to assess the relative support for each model. Depending on accumulation time‐scale, the strength of evidence favours nonlinear models at 28%–30% of stations when the Niño3.4 breakpoint is free to vary,versusjust 3% with a fixed breakpoint. Optimum Niño3.4 breakpoints are positive (> +0.4°C) in the majority of the nonlinear models, confirming thatENSO/precipitation relationships differs between La Niña/neutral and El Niño winters.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».