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Enregistrement W4280496420 · doi:10.5194/wcd-3-555-2022

Summertime changes in climate extremes over the peripheral Arctic regions after a sudden sea ice retreat

2022· article· en· W4280496420 sur OpenAlexaboutno aff
Steve Delhaye, Thierry Fichefet, François Massonnet, David Docquier, Rym Msadek, Svenya Chripko, Christopher D. Roberts, Sarah Keeley, Retish Senan

Notice bibliographique

RevueWeather and Climate Dynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBelgian Federal Science Policy OfficeFonds De La Recherche Scientifique - FNRSEuropean Commission
Mots-clésArctic ice packSea iceClimatologyEnvironmental scienceArctic sea ice declineArcticPrecipitationArctic geoengineeringClimate changeAtmospheric sciencesSurface air temperatureAntarctic sea iceOceanographyGeologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The retreat of Arctic sea ice is frequently considered to be a possible driver of changes in climate extremes in the Arctic and possibly down to mid-latitudes. However, it remains unclear how the atmosphere will respond to a near-total retreat of summer Arctic sea ice, a reality that might occur in the foreseeable future. This study explores this question by conducting sensitivity experiments with two global coupled climate models run at two different horizontal resolutions to investigate the change in temperature and precipitation extremes during summer over peripheral Arctic regions following a sudden reduction in summer Arctic sea ice cover. An increase in frequency and persistence of maximum surface air temperature is found in all peripheral Arctic regions during the summer, when sea ice loss occurs. For each 1×10 6 km 2 of Arctic sea ice extent reduction, the absolute frequency of days exceeding the surface air temperature of the climatological 90th percentile increases by ∼ 4 % over the Svalbard area, and the duration of warm spells increases by ∼ 1 d per month over the same region. Furthermore, we find that the 10th percentile of surface daily air temperature increases more than the 90th percentile, leading to a weakened diurnal cycle of surface air temperature. Finally, an increase in extreme precipitation, which is less robust than the increase in extreme temperatures, is found in all regions in summer. These findings suggest that a sudden retreat of summer Arctic sea ice clearly impacts the extremes in maximum surface air temperature and precipitation over the peripheral Arctic regions with the largest influence over inhabited islands such as Svalbard or northern Canada. Nonetheless, even with a large sea ice reduction in regions close to the North Pole, the local precipitation response is relatively small compared to internal climate variability.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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