Macroweather precipitation variability up to global and centennial scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigate precipitation variability in the “macroweather” regime—the intermediate regime between the familiar weather and climate regimes—which is associated to time scales from about 10 days to 30–100 years. Macroweather precipitation is characterized by negative fluctuation exponents. This implies—contrary to the weather regime—that fluctuations tend to cancel each other out, they diminish with time scale, this is important for seasonal, annual, and decadal forecasts. Aiming at a wide‐scale range space‐time statistical description of macroweather precipitation, we study the scaling of three centennial, global‐scale precipitation products (one gauge based, one reanalysis based, and one satellite based) and systematically compare them over wide ranges of time and space scales. Although these products have very similar temporal statistics, at 5° resolution, they only agree with each other after being averaged over scales of several years, at scales larger than 2–3 decades, they disagree again. In space, there is less agreement on the statistics but—since the data have low resolutions (mostly 5° × 5°)—the disagreement is only over a small overall range of scales: the monthly data agree fairly well at scales 20°–30° and larger. Moreover, we quantify the outer scale limit of the temporal scaling (20–40 years, depending on the product, on the spatial scale, pixel, or global). Overall, results show that precipitation can be modeled with space‐time scaling processes. The improved understanding of the space‐time macroweather precipitation variability and the limitations of precipitation products provided by this work opens new perspectives to the stochastic modeling and forecasting of macroweather precipitation as well as separating natural and anthropogenic precipitation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».