Compound temperature and precipitation extreme events in southern South America: associated atmospheric circulation, and simulations by a multi-RCM ensemble
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we analyse the joint distribution of extreme temperature and heavy precipitation events in southern South America during 1961-2000, and the predominant atmospheric circulation associated with the occurrence of compound extreme events. We show that the probability of occurrence of intense precipitation (daily rainfall higher than the 75th percentile) significantly increases during or following a warm night (minimum temperature higher than the 90th percentile), but decreases during a cold night (minimum temperature lower than the 10th percentile) during the warm season. Heavy precipitation events are associated with the simultaneous occurrence of warm days (maximum temperature higher than the 90th percentile) or following such an event in eastern Argentina, but they rarely occur before. In contrast, cold days (maximum temperature lower than the 10th percentile) happen more often after an intense rain. Compound events are usually associated with 1 or 2 typical circulation patterns in each subregion. For example, warm days and heavy precipitation tends to occur more often when a trough over the Pacific Ocean and a cold front over the continent lead to warm and wet air advected to the east of the region of study. We also analysed the skill of 7 regional climate models from the CLARIS LPB project to simulate the statistical relationship between temperature and precipitation extremes in 1990-2000. Overall, models were able to simulate an increase in the probability of occurrence of extreme rainfall during warm nights and cold days, and an inhibition of precipitation during cold nights. However, models tend to fail to capture the spatial distribution of the compound extreme events in southeastern South America.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».