Seasonal weather regimes in the North Atlantic region: towards new seasonality?
Notice bibliographique
Résumé
European climate variability is shaped by atmospheric dynamics and local physical processes over the North Atlantic region. Both have strong seasonal features. So, a better understanding of their future seasonality is essential to anticipate changes in weather conditions for human and natural systems. We revisit the notion of seasons over the North Atlantic region through the concept of seasonal weather regimes (SWRs), by classifying daily fields of geopotential height at 500 hPa (Z500) without a priori separation of seasons. We use data from the ERA-Interim reanalysis, and from 12 climate models of the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project. The spatial and temporal variability of SWR structures is investigated, as well as associated patterns of surface air temperatures. Although the climate models have biases, they reproduce structures and evolutions of SWRs similar to the reanalysis over 1979-2017: decreasing frequency of winter conditions, which start later and end earlier, and increasing frequency of summer conditions starting earlier and ending later in the year. These changes are stronger over 1979-2100 than over 1979-2017. By the end of the 21st century, the typical past winter conditions (e.g. 1979-2017) have almost disappeared and correspond to future extreme cold conditions. A new cluster related to summer that was almost absent in 1979-2017 (corresponding to past extreme warm conditions in the past) becomes dominant. To understand whether these changes are linked to uniform Z500 increase or changes in Z500 spatial patterns, we detrend the data (but impose a stationary seasonality) by removing the trend in the seasonal Z500 regional average to define detrended seasonal weather regimes (d-SWRs). The temporal properties of d-SWRs appear almost constant, whereas spatial patterns show evolution. Our results indicate that the evolutions of the SWR temporal features are caused by the regional Z500 trend and that changing spatial patterns in d-SWRs account for the heterogeneity of this trend. Previous research has shown that this large-scale Z500 trend is linked to human influence, suggesting that it drives the changes in seasonality that we find.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».