A Global, Continental, and Regional Analysis of Changes in Extreme Precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper provides an updated analysis of observed changes in extreme precipitation using high-quality station data up to 2018. We examine changes in extreme precipitation represented by annual maxima of 1-day (Rx1day) and 5-day (Rx5day) precipitation accumulations at different spatial scales and attempt to address whether the signal in extreme precipitation has strengthened with several years of additional observations. Extreme precipitation has increased at about two-thirds of stations and the percentage of stations with significantly increasing trends is significantly larger than that can be expected by chance for the globe, continents including Asia, Europe, and North America, and regions including central North America, eastern North America, northern Central America, northern Europe, the Russian Far East, eastern central Asia, and East Asia. The percentage of stations with significantly decreasing trends is not different from that expected by chance. Fitting extreme precipitation to generalized extreme value distributions with global mean surface temperature (GMST) as a covariate reaffirms the statistically significant connections between extreme precipitation and temperature. The global median sensitivity, percentage change in extreme precipitation per 1 K increase in GMST is 6.6% (5.1% to 8.2%; 5%–95% confidence interval) for Rx1day and is slightly smaller at 5.7% (5.0% to 8.0%) for Rx5day. The comparison of results based on observations ending in 2018 with those from data ending in 2000–09 shows a consistent median rate of increase, but a larger percentage of stations with statistically significant increasing trends, indicating an increase in the detectability of extreme precipitation intensification, likely due to the use of longer records.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».