Non-uniform changes in different daily precipitation events in the contiguous United States
Notice bibliographique
Résumé
This study examines changes in characteristics (amount, frequency, intensity) of daily precipitation in the contiguous United States (CONUS) using high-quality records for a long-term period (1900–2018) and a more recent period (1950–2018) at different temporal (annual and seasonal scales) and different spatial scales (national and sub-regional scales). Results show that the patterns of change during the two periods are very similar. First, on the annual basis, we find an overall increase in the total annual precipitation, frequency of wet days, and intensity of precipitation in both periods in the CONUS, with percentages of stations showing significant increasing trends significantly larger than what can be expected by chance. Second, stations with significant increasing trends are mainly concentrated in eastern CONUS, while stations with decreasing trends are located on the west coast and partial southeast coast. Specifically, the amounts and frequencies of light, moderate, and heavy precipitation mostly have significantly increased at more than 10% of stations. In both periods, there is a non-uniform change for three intensity categories of precipitation, with the frequency and total amount of events with higher intensity showing a larger rate of change, resulting in the smaller contribution of light precipitation to annual total precipitation but larger contribution due to heavy precipitation. Such non-uniform changes can also be observed in most sub-regions and seasons. Moreover, the estimated sensitivities of the amount of light, moderate, heavy precipitation, and heaviest precipitation event to global surface temperature increase for the 1900–2018 period is comparable with that for the 1950–2018 period, indicating that sampling period does not have a substantial effect on the scaling relationship between the amount of different precipitation events and global mean temperature.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».