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Enregistrement W4221138587 · doi:10.5194/wcd-3-1311-2022

A climate-change attribution retrospective of some impactful weather extremes of 2021

2022· article· en· W4221138587 sur OpenAlexaff
Stella Bourdin, Mireia Ginesta, Meriem Krouma, Robin Noyelle, Flavio Pons, Pascal Yiou, Gabriele Messori

Notice bibliographique

RevueWeather and Climate Dynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilAgence Nationale de la RechercheCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean Commission
Mots-clésAttributionClimate changeClimatologyEnvironmental scienceMeteorologyPsychologyGeographySocial psychologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The IPCC AR6 report outlines a general consensus that anthropogenic climate change is modifying the frequency and intensity of extreme events such as cold spells, heat waves, storms or floods. A pertinent question is then whether climate change may have affected the characteristics of a specific extreme event or whether such event would have even been possible in the absence of climate change. Here, we address this question by performing an attribution of some major extreme events that occurred in 2021 over Europe and North America: the Winter Storm Filomena, the French spring cold spell, the Westphalia floods, the Mediterranean summer heat wave, Hurricane Ida, the Po Valley tornado outbreak, Medicane Apollo and the late-autumn Scandinavian cold spell. We focus on the role of the atmospheric circulation associated with the events and its typicality in present (factual world) and past climate conditions (counterfactual world) – defined using the ERA5 dataset 1950 to present. We first identify the most similar sea-level pressure patterns to the extreme events of interest in the factual and counterfactual worlds – so-called analogues. We then compute significant shifts in the spatial characteristics, persistence, predictability, seasonality and other characteristics of these analogues. We also diagnose whether in the present climate the analogues of the studied events lead to warmer/cooler or dryer/wetter conditions than in the past. Finally we verify whether the El Niño–Southern Oscillation and the Atlantic Multidecadal Oscillation may explain interdecadal changes in the analogues' characteristics. We find that most of the extreme events we investigate are significantly modified in the present climate with respect to the past, because of changes in the location, persistence and/or seasonality of cyclonic/anticyclonic patterns in the sea-level pressure analogues. One of the events, Medicane Apollo, appears to be a black swan of the atmospheric circulation, with poor-quality analogues. Our approach, complementary to the statistical extreme-event attribution methods in the literature, points to the potentially important role of the atmospheric circulation in attribution studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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