Weather whiplash: Trends in rapid temperature changes in a warming climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Both research and media attention has shown an increasing interest in rapidly changing weather, colloquially termed “weather whiplash” events. This research examines the spatial and seasonal variability of trends in seasonally standardized short‐term temperature ranges across the globe. Trends are calculated for three different “range windows”: 7‐day ranges, 1‐day departure, and diurnal (24‐hr) temperature ranges. Results show that globally, over the 70‐year period of record 7‐ and 1‐day ranges are increasing substantially in all seasons, while diurnal trends are only changing (decreasing) significantly in boreal autumn. Since 1985, however, ranges at all three time windows have increased significantly. The most widespread changes are occurring as significant increases in these ranges in the Southern Ocean, Africa, and South America and in regions of coastal upwelling. Significant decreases in these ranges are noted mostly at the Arctic Ocean confluence with the Pacific and Atlantic Oceans, especially in the Greenland, Iceland, and Norwegian Seas, and more recently, in northeastern Canada. Oceanic trends appear driven by changes in wind speeds, especially in the Southern Hemisphere where increasing open‐ocean winds are nearly ubiquitous. Trends in temperature variability over land are largely inverse of the long‐term changes in cloud cover. This research adds to a growing body of climate change literature examining temperature variability trends, and it represents the first examination of full 70‐year trends of many variables contained in the recently released ERA5 reanalysis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».