Spatial classification of typical European heatwaves using clustering 
Notice bibliographique
Résumé
Prolonged heat periods have become a recurring feature of the European climate. Recent events like the 2003 heatwave in France, the 2010 Russian heatwave, and the 2019 European heatwave have caused considerable economic losses due to crop failure, imposed substantial stress on the health system, and caused thousands of heat-related deaths. Due to climate change, an increase in length and frequency of heatwaves has been observed since 1950 in most regions worldwide. However, until now, little knowledge is available on the generalized patterns of heatwaves since most studies focus on the analysis of single historical heatwave events. This study aims to increase the general understanding of heatwaves by identifying and analyzing stable classes, i.e., recurring patterns, of heatwaves present in Europe. In this study, we use data from a regional climate model large ensemble (Canadian Regional Climate Model version 5, CRCM5-LE) consisting of 50 possible realizations of climate in the years 1981-2010 in the EUR-11 domain. We use the 95th percentile of three days' mean temperature as a threshold of heatwave occurrence. Those events are additionally filtered to at least one percent of the land area to ensure that the events have a considerable spatial extent. We repeatedly apply hierarchical agglomerative clustering to find a dozen stable heatwave patterns in Europe. Those results are in good correspondence with clustering on an observational dataset (E-OBS) and when comparing those to historical events. Therefore it is shown that the catastrophic historical events can be explained as an extreme manifestation of the same recurring pattern. Moreover, we analyze the obtained typical patterns regarding a precipitation deficit present before or after the event. We find that, e.g., after a summer heatwave in South-East Europe, there is a high chance of having increased precipitation in autumn, while no such trend can be observed in Scandinavia. Moreover, the study serves as a blueprint for the analysis of other spatial extreme events (e.g., droughts).
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».