Hot Spots and Climate Trends of Meteorological Droughts in Europe–Assessing the Percent of Normal Index in a Single-Model Initial-Condition Large Ensemble
Notice bibliographique
Résumé
Drought, caused by a prolonged deficit of precipitation, bears the risk of severe economic and ecological consequences for affected societies. The occurrence of this significant hydro-meteorological hazard is expected to strongly increase in many regions due to climate change, however, it is also subject to high internal climate variability. This calls for an assessment of climate trends and hot spots that considers the variations due to internal variability. In this study, the percent of normal index (PNI), an index that describes meteorological droughts by the deviation of a long-term reference mean, is analyzed in a single-model initial-condition large ensemble (SMILE) of the Canadian regional climate model version 5 (CRCM5) over Europe. A far future horizon under the Representative Concentration Pathway 8.5 is compared to the present-day climate and a pre-industrial reference, which is derived from pi-control runs of the CRCM5 representing a counterfactual world without anthropogenic climate change. Our analysis of the SMILE reveals a high internal variability of drought occurrence over Europe. Considering the high internal variability, our results show a clear overall increase in the duration, number and intensity of droughts toward the far future horizon. We furthermore find a strong seasonal divergence with a distinct increase in summer droughts and a decrease in winter droughts in most regions. Additionally, the percentage of summer droughts followed by wet winters is increasing in all regions except for the Iberian Peninsula. Because of particularly severe drying trends, the Alps, the Mediterranean, France and the Iberian Peninsula are suggested to be considered as drought hot spots. Due to the simplicity and intuitivity of the PNI, our results derived from this index are particularly appropriate for region-specific communication purposes and outreach.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».