A framework for attributing explosive cyclones to climate change: the case study of Alex storm 2020
Notice bibliographique
Résumé
The Extreme Event Attribution field aims at evaluating the impact of global warming linked to anthropogenic emissions on extreme events. This work performs an attribution to climate change of the storm Alex, an explosive extratropical cyclone [1] that hit especially Southern France and Northern Italy at the beginning of October 2020. We apply the analogues method on sea-level pressure maps [2] to identify 30 cyclones that match the dynamical structure of Alex for two periods, the counterfactual and the factual world, namely 1950-1985 and 1985-2021, using 6-hourly ERA5 data. Results show that in the factual period the anticyclonic circulation over the North Atlantic and the cyclonic circulation over Northern Africa are deeper than in the counterfactual. Precipitation differences depict a significant increase over North Italy and the Alps. 2-meter air temperature differences consist of a positive non-uniform pattern, with a significant increase over the Alps and east of Newfoundland. We also have computed two indices in the frame of dynamical systems theory for each period: the persistence, which characterizes the average time that the sea-level pressure pattern remains stationary, and the local dimension, which gives a measure of the predictability of the storm [3]. We found that in the factual world there is a significant increase in the persistence and a modest decrease in the local dimension with respect to the counterfactual. Hence, storms like Alex are more persistent and more predictable in present-like conditions. Cyclone tracking shows that the backward trajectories of the analogues in the factual world are more meridional than in the counterfactual one, while the response for the forward trajectories is less clear. This suggests that under current conditions patterns like Alex are more wavy than in the past. Finally, using the metrics to identify explosive cyclones in [1] , we found the same number of analogues that are explosive cyclones in both periods, although in the counterfactual world they come from lower latitudes and the deepening rates are significantly larger. References [1] Reale, M., M. L. Liberato, P. Lionello, J. G. Pinto, S. Salon, and S. Ulbrich, A global climatology of explosive cyclones using a multi-tracking approach, Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 71 (1), 1611,340, 2019. [2] Yiou, P., AnaWEGE: a weather generator based on analogues of atmospheric circulation, Geosci. Model Dev., 7, 531–543, 2014. [3] Faranda, D., G. Messori, and P. Yiou, Dynamical proxies of North Atlantic predictability and extremes, Sci Rep, 7, 41,278, 2017. Acknowledgments This work is part of the EU International Training Network (ITN) European weather extremes: drivers, predictability and impacts (EDIPI). This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement N° 956396.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».