A Non-Stationary Heat Spell Frequency, Intensity, and Duration Model for France, Integrating Teleconnection Patterns and Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
The warming observed over the past summers since 2000 is unprecedented in climate records in Europe and especially in France. Extreme temperatures and heat spells were often analyzed in the literature by applying extreme value theory but rarely in a non-stationary (NS) framework and duration modeling is often excluded. For a modern risk-based approach, it is important to have knowledge of the duration, magnitude, and frequency of occurrence of heat spells in a climate variability and change context. Yet, despite their obvious importance, teleconnections and associated climate indices (CIs) have often been excluded from heat spell modelling. The notion of duration is also not easily interpretable in a frequency analysis and can even be subtle, especially in a NS context. In this study, we used time-varying statistical distributions with parameters conditional on covariates representing the time and CIs. The daily maximum temperatures (DMTs) observed at the Orange and Dijon stations in France were used as a case study. This paper highlights a possible relationship between some large-scale climate patterns and the heat spells in France. Overall, the results suggest that considering the combined effect of global warming and these patterns in NS models is useful for a more appropriate characterization of the hazard heat spells in France.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».