Trends of Cyclone Characteristics in the Arctic and Their Patterns From Different Reanalysis Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyclones in the Arctic are detected and tracked in four different reanalysis data sets from 1981 to 2010. In great detail the spatial and seasonal patterns of changes are scrutinized with regards to their frequencies, depths, and sizes. We find common spatial patterns for their occurrences, with centers of main activity over the seas in winter, and more activity over land and over the North Pole in summer. The deep cyclones are more frequent in winter, and the number of weak cyclones peaks in summer. Overall, we find a good agreement of our tracking results across the different reanalyses. Regarding the frequency changes, we find strong decreases in the Barents Sea and along the Russian coast toward the North Pole and increases over most of the central Arctic Ocean and toward the Pacific in winter. Areas of increasing and decreasing frequencies are of similar size in winter. In summer there is a longish region of increase from the Laptev Sea toward Greenland, over the Canadian archipelago, and over some smaller regions west of Novaya Zemlya and over the Russia. The larger part of the Arctic experiences a frequency decrease. All the summer changes are found statistically unrelated to the winter patterns. In addition, the frequency changes are found unrelated to changes in cyclone depth and size. There is generally good agreement across the different reanalyses in the spatial patterns of the trend sign. However, the magnitudes of changes in a particular region may strongly differ across the data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».