Spatiotemporal Heterogeneity in Precipitation over China and Its Connections with Large-Scale Climate Oscillations—A Moisture Budget Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change can lead to variations in the probability distribution of precipitation. In this study, quantile regression (QR) is undertaken to identify the quantile trends in precipitation over China and to examine the quantile effects of various climate oscillations on precipitation. The results show that the quantile trends show apparent seasonal variations, with a greater number of stations showing trends in winter (especially at quantile levels ≥ 0.5), and larger average magnitudes of trends at nearly all quantile levels in summer. The effects of El Niño–Southern Oscillation (ENSO), North Atlantic Oscillation (NAO), and Pacific decadal oscillation (PDO) exhibit evident variations with respect to the quantile level. Spatial clusters are subsequently identified based on the quantile trends, and the individual and combined effects from the teleconnection patterns are further investigated from the perspective of moisture budget. Seven spatial clusters with distinct seasonal quantile trends can be identified; three of them are located in southeastern China and are characterized by increasing trends in summer and winter precipitation. Summer precipitation over this region is positively influenced by ENSO and negatively influenced by NAO, with the former affecting both the dynamic and thermodynamic components of vertically integrated moisture divergence and the latter affecting only the dynamic component. The interaction effect of ENSO and NAO on summer precipitation anomalies in months that are extremely wetter than normal is statistically significant. In comparison, winter precipitation in this region is under the positive influence of ENSO and NAO and the negative influence of PDO; the effect of ENSO on moisture convergence can be mainly attributed to its dynamic component.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».