Indices for monitoring changes in extremes based on daily temperature and precipitation data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indices for climate variability and extremes have been used for a long time, often by assessing days with temperature or precipitation observations above or below specific physically‐based thresholds. While these indices provided insight into local conditions, few physically based thresholds have relevance in all parts of the world. Therefore, indices of extremes evolved over time and now often focus on relative thresholds that describe features in the tails of the distributions of meteorological variables. In order to help understand how extremes are changing globally, a subset of the wide range of possible indices is now being coordinated internationally which allows the results of studies from different parts of the world to fit together seamlessly. This paper reviews these as well as other indices of extremes and documents the obstacles to robustly calculating and analyzing indices and the methods developed to overcome these obstacles. Gridding indices are necessary in order to compare observations with climate model output. However, gridding indices from daily data are not always straightforward because averaging daily information from many stations tends to dampen gridded extremes. The paper describes recent progress in attribution of the changes in gridded indices of extremes that demonstrates human influence on the probability of extremes. The paper also describes model projections of the future and wraps up with a discussion of ongoing efforts to refine indices of extremes as they are being readied to contribute to the IPCC's Fifth Assessment Report. WIREs Clim Change 2011, 2:851–870. doi: 10.1002/wcc.147 This article is categorized under: Paleoclimates and Current Trends > Modern Climate Change
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».