Attribution of Observed Periodicity in Extreme Weather Events in Eastern North America
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Instrumental weather records (1880–2020s) from eastern North America were analyzed to characterize the regional patterns and drivers of seasonal extreme weather (snow, rain, high and low temperatures). Using agglomerative hierarchical clustering of extreme weather data, the region was divided into three subregions that are influenced by coastal‐marine gradients and latitudinal factors. Subsequent analyses were performed on high‐quality stations from each subregion and results compared between one another. Long‐term locally weighted linear regressions delineated long‐term changes in extreme weather, and a combination of spectral analysis, continuous wavelet transforms, and cross wavelet transforms were used to identify periodic components in the data. Regional extreme weather is generally periodic, composed of interannual to interdecadal‐scale oscillations and driven by several natural climatic oscillations. The most important such oscillation is the 11‐year Schwabe Solar Cycle, which has a strong and continuous effect on regional extreme weather. The Pacific Decadal Oscillation and Quasi Biennial Oscillation also show considerable influence, but intermittently. The El Niño Southern Oscillation, the Arctic Oscillation, and the North Atlantic Oscillation all have a weaker but interrelated influence. While the Atlantic Multidecadal Oscillation showed the weakest overall influence on regional extreme weather, it demonstrated a clear spatial gradient across the region, unlike the aforementioned oscillations. Long‐term changes in regional extreme weather are not generally important, in that a sustained increase or decrease in extreme weather events is not usually characteristic of the weather records. The primary exception to this result is for extreme minimum temperature events, whose frequency has slightly decreased since the 1880s.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle