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Enregistrement W2897342583 · doi:10.1029/2018gl079698

On the Connection Between Global Hydrologic Sensitivity and Regional Wet Extremes

2018· article· en· W2897342583 sur OpenAlexfundno aff
Chad W. Thackeray, Anthony M. DeAngelis, Alex Hall, Daniel L. Swain, Xin Qu

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeNature Conservancy of CanadaNature ConservancyU.S. Department of EnergyOffice of ScienceUniversity of California, Los AngelesNational Science Foundation
Mots-clésPrecipitationEnvironmental scienceClimatologyWater cycleSubtropicsClimate changeTropicsClimate modelAtmospheric sciencesGeneral Circulation ModelClimate sensitivityGlobal changeGlobal warmingHydrological modellingMeteorologyGeologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A highly uncertain aspect of anthropogenic climate change is the rate at which the global hydrologic cycle intensifies. The future change in global‐mean precipitation per degree warming, or hydrologic sensitivity, exhibits a threefold spread (1–3%/K) in current global climate models. In this study, we find that the intermodel spread in this value is associated with a significant portion of variability in future projections of extreme precipitation in the tropics, extending also into subtropical atmospheric river corridors. Additionally, there is a very tight intermodel relationship between changes in extreme and nonextreme precipitation, whereby models compensate for increasing extreme precipitation events by decreasing weak‐moderate events. Another factor linked to changes in precipitation extremes is model resolution, with higher resolution models showing a larger increase in heavy extremes. These results highlight ways various aspects of hydrologic cycle intensification are linked in models and shed new light on the task of constraining precipitation extremes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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