The impact of ENSO and the NAO on extreme winter precipitation in North America in observations and regional climate models
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between winter precipitation in North America and indices of the North Atlantic Oscillation (NAO) and El Niño–Southern Oscillation (ENSO) is evaluated using non-stationary generalized extreme value distributions with the indices as covariates. Both covariates have a statistically significant influence on precipitation that is well simulated by two regional climate models (RCMs), CanRCM4 and CRCM5. The observed influence of the NAO on extreme precipitation is largest in eastern North America, with the likelihood of a negative phase extreme rainfall event decreased in the north and increased in the south under the positive phase of the NAO. This pattern is generally well simulated by the RCMs although there are some differences in the extent of influence, particularly south of the Great Lakes. A La Niña-magnitude extreme event is more likely to occur under El Niño conditions in California and the southern United States, and less likely in most of Canada and a region south of the Great Lakes. This broad pattern is also simulated well by the RCMs but they do not capture the increased likelihood in California. In some places the extreme precipitation response in the RCMs to external forcing from a covariate is of the opposite sign, despite use of the same lateral boundary conditions and dynamical core. This demonstrates the importance of model physics for teleconnections to extreme 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».