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Enregistrement W2153361527 · doi:10.1002/2015gl066104

Increasing atmospheric water vapor and higher daily precipitation intensity over northern Eurasia

2015· article· en· W2153361527 sur OpenAlexaff
Hengchun Ye, Eric J. Fetzer, Sun Wong, Ali Behrangi, Daqing Yang, Bjorn H. Lambrigtson

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceWater vaporHumidityAtmospheric sciencesClimatologyAtmosphere (unit)Intensity (physics)Relative humidityPercentileMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing daily precipitation intensity is strongly associated with increasing water vapor in the atmosphere over northern Eurasia based on this study of 35 years of daily precipitation, specific humidity, and air temperature observations at 152 stations. The apparently linear relationship is consistent across all four seasons at interannual and longer time scales, and holds after temperature variation have been controlled. The study further reveals that this relationship is accompanied by increases in precipitation totals from heavy events (above the 70th percentile) and decreases in light ones (below the 30th percentile). Results suggest that increased atmospheric water vapor is the direct link to more frequent intense events of precipitation and increased risk of flooding under a warming climate via increasing precipitation intensity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations49
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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