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Enregistrement W4210442898 · doi:10.1029/2021jd035610

The Response of Northern Hemisphere Polar Lows to Climate Change in a 25 km High‐Resolution Global Climate Model

2022· article· en· W4210442898 sur OpenAlexaboutno aff
Hélène Bresson, Kevin I. Hodges, Len Shaffrey, Giuseppe Zappa, R. Schiemann

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEuropean CommissionSight Research UK
Mots-clésNorthern HemisphereClimatologyArcticEnvironmental sciencePrecipitationClimate changeClimate modelPolarLatitudeSea iceAtmospheric sciencesOceanographyGeologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polar lows (PLs) are small, intense cyclones that form at high latitudes during the winter. Their high wind speeds and heavy precipitation can have substantial impacts on shipping, coastal communities and infrastructure. However, low‐resolution climate models poorly simulate PLs, which reduces the confidence in their future projections. In this study, Northern Hemisphere (NH) PLs are assessed for the first time in a high‐resolution (25 km) global atmosphere‐only climate model, N512 HadGEM3‐GA3, for both present‐day and future RCP8.5 climate scenarios. The representation of PLs is found to agree reasonably well with the NCEP‐CFS reanalysis. The number of NH PLs are projected to substantially decrease (by over 60%) by the end of the 21st century, which is largely due to an increase in atmospheric static stability. Large decreases in PL activity are found in the Norwegian Sea, north‐east Atlantic and north‐west Pacific Oceans. Smaller changes are found in regions of current PL activity, such as the Barents and Labrador Seas, while new regions of PL activity along the northern Russian coastline are found where the Arctic sea ice is projected to disappear. The spatial differences found in future PL activity could have a substantial impact on human activity in the Arctic region.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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