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Enregistrement W4221102226 · doi:10.5194/egusphere-egu22-9156

Mechanisms and drivers of the 2021 Pacific Northwest heatwave

2022· preprint· en· W4221102226 sur OpenAlexaboutno aff
Dominik L. Schumacher, Mathias Hauser, Sonia I. Seneviratne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationAnticycloneTroposphereEnvironmental scienceClimatologyMoistureAtmospheric sciencesClimate modelTemperate climateClimate systemClimate changeMeteorologyGeographyGeologyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pacific Northwest is characterized by a temperate climate with mild to warm summers, yet in late June 2021, the region was ravaged by extreme heat and ensuing wildfires. With local daily maximum temperatures 20 °C above the long term mean, the occurrence of such a brute heatwave makes it imperative to understand the underlying physical processes. Using the Community Earth System Model, we simulate this exceptional event and disentangle its thermodynamic and dynamic drivers. A factorial experimental design based on the ExtremeX framework is employed, in which the mid and upper-tropospheric circulation and soil moisture are either prescribed using reanalysis (ERA5) data, or calculated interactively. With this setup, the lower troposphere can always respond to land and ocean surface fluxes. Our results indicate that, despite widespread drought conditions in the analysis region (including the metropolitan areas of Portland, Seattle and Vancouver) and surroundings, the dynamic contribution far exceeded the effect of anomalous soil moisture. We further disentangle the soil moisture contribution into initial and event-driven, and find that precipitation in the first half of June 2021 prevented even higher near-surface temperatures by weakening the initial effect. Overall, the analysis highlights the role of the anticyclone that governed the large-scale circulation, and whose intensity during summertime and within 45°N–60 °N surpasses any other event in recent decades. As such, this heatwave presents an opportunity to investigate whether our Earth System Model of choice is capable of generating similarly extreme heat at large spatial scales on its own, i.e. with fully interactive winds. While the mean intensity of hot anticyclonic summer events over land (45°N–60 °N) is underestimated with respect to our reference simulation with prescribed circulation, the model portrays stronger variability with an interactive atmosphere and hence generates heatwaves that rival and even surpass the large-scale temperature anomalies of the Pacific Northwest 2021 event. Our investigation also points to strong temperature anomalies aloft, which we track back in time with a Lagrangian trajectory model driven by ERA5 data. By doing so, we find evidence for intense latent heating of the air that would later be part of the anticyclone, and mixed into the unusually deep atmospheric boundary layer. We further demonstrate that in the absence of anthropogenic climate change, an otherwise identical heatwave would not have reached such extreme temperatures. Altogether, this study shows that for the right atmospheric configuration and fuelled by our changing climate, unprecedented heat may be unleashed even in regions traditionally considered devoid of excessive heatwaves.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations0
Publié2022
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