Reanalysing the impacts of atmospheric teleconnections on cold‐season weather using multivariate surface weather types and self‐organizing maps
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT While regional‐ to hemispheric‐scale oscillations in oceanographic and atmospheric variables have long been known to have teleconnective impacts on the surface weather at distant locations, the impacts of these teleconnections and their interactions on multivariate weather types ( WTs ) are relatively under‐researched. Using a recently developed gridded weather typing classification ( GWTC ) and a self‐organizing maps‐based clustering of five different teleconnection indices, this research aims to explore the impacts of teleconnections on surface weather in the United States and Canada. Individual teleconnections have a predictable impact on GWTC WTs , with the Pacific/North American pattern, the Western Pacific ( WP ) pattern and the North Atlantic Oscillation showing the most widespread significant correlations with cool and warm WTs , in agreement with previous research. While many teleconnection clusters are dominated by one teleconnection's WT correlations, certain clusters reveal surprising regional‐ to continental‐scale impacts considering many teleconnections are in a relatively neutral phase. Furthermore, some expected impacts of the Southern Oscillation Index and WP are offset when considered in tandem with neutral phases of the other teleconnections examined. Overall, the clustering results highlight the importance of examining multiple teleconnections simultaneously when researching teleconnection impacts on surface weather and making statistically based monthly‐ to seasonal‐range climate projections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».