Trends in weather type frequencies across North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While 20th century changes in many individual meteorological variables are well documented, the trends in multivariate synoptic-scale air masses—or weather types—largely remain unexplored. Utilizing a recently developed gridded weather typing classification system, this research investigates the changes in the frequency of weather types (WTs) across North America, 1979–2017. Averaged across the study domain as a whole, Humid Warm WTs are occurring 22 more days per year, while Dry Warm WTs have increased by 10 days/year. These increases are offset mostly by decreased frequency of Dry Cool (−17 days/year) and Cool WTs (−21 days/year). The largest absolute changes are in the Canadian Archipelago, where the Warm WT is occurring 42 more days/year and the Cool WT is occurring 48 fewer times per year. In western Canada all humid types are occurring more frequently, including a Humid Cool type that is occurring 16 more days/year. The Desert Southwest US and northern Mexico show significant increases in Dry Warm WTs (+33 to +40 days/year). Cold front and warm front passages show increases in most of the US and decreases in most of Canada. Describing these secular changes to the frequency of intuitive weather types may be an effective means of communicating these climate trends to policymakers and the general public, especially considering their large magnitude.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».