Extreme Weather and Climate Events: Dynamics, Predictability and Ensemble Simulations
Notice bibliographique
Résumé
This special issue was motivated by the recent World Climate Research Programme (WCRP) workshop on Extremes in Climate Prediction Ensembles (ExCPns) 25-27 October 2021.Extreme weather and climate events have significant impacts on society and the economy (Lee et al. 2022;Oh et al. 2022;Ranalkar et al. 2022;Shelton et al. 2022;Zhao et al. 2022).These events are also projected to become more intense and frequent in a globally warmer world (Park et al. 2023;Liu et al. 2023).Together with many socio-economic changes, this means that the associated risks are changing and likely are increasing.Extreme events are difficult to analyze due to their rarity.However, ensemble predictions and ensemble climate simulations can greatly multiply the number of realizations of climate system behavior beyond the one that is available from observations.This can provide powerful means to analyze changes in extreme events and potentially to make more skillful predictions on subseasonal and multi-annual time scales.Ensembles also open avenues to better understand the underlying mechanisms of extreme events and for the attribution of such events.With this special issue we aim to advance our understanding and predictive skill of extreme weather and climate events using ensemble and modern statistical methods on various time scales.The special issue consists of 8 contributions which cover the full range of spatial scales from micro-scales to continental scales.Wang et al. (2023) describe the microphysical structures of an extreme rainfall event in China.On larger scales Liu et al. (2023) describe changes to precipitation extremes and the East Asian monsoon in high-resolution global warming simulations and demonstrate the advantage of high-resolution modeling by reducing biases.Cadiou et al. (2023) attempt to attribute a rain bomb.Event to global warming and describe the challenges doing so.Akter and Rafiuddin (2023) emphasize the need to better understand and predict tornado outbreaks during tropical cyclone events especially in developing countries.Ke et al. (2023) show how an abnormally cyclonic largescale circulation feature affected regional predictability due to persistent convection.Ma et al. (2023) use modern timeseries analysis tools to better understand the Pacific Decadal Oscillation and how it might change in a warmer climate.Park and Kam (2023) explore sub-seasonal predictability of drought conditions in South Korea while Finke et al. (2023) examine the link between persistent Eurasian cold events and stratospheric anomalies.As our special issue demonstrates extremes cover a wide range of scales and topics.We hope that the contributions in this special issue will encourage further research in this exciting area.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».