Global Climate
Notice bibliographique
Résumé
Climate S28La Niña-the cool phase of the El Niño-Southern Oscillation (ENSO)-in the Pacific Ocean had a dampening effect on the global temperatures, in comparison to years characterized by El Niño or ENSO-neutral conditions.The year began with La Niña conditions, which first developed in August 2020 and persisted throughout most of 2021 and all of 2022 (see section 4b for details).2022 was also the warmest La Niña year on record, surpassing the previous record set in 2021.While it is common, and arguably expected, for each newly completed year to rank as a top 10 warmest year (see Arguez et al. 2020), the global annual temperature for 2022 was lower than we would expect due to the secular warming trend alone, with trend-adjusted anomalies registering between the 20th and 40th percentiles (depending on the dataset) following the Arguez et al. ( 2020) approach.Trend-adjusted anomalies for 2022 are consistent with the typical slight cooling influence of La Niña and similar to the trend-adjusted anomalies recorded over the relatively cool years from 2011 to 2014, as well as 2021, years that also predominantly exhibited cooler-than-normal ENSO index values.Above-normal temperatures were observed across much of the world's land and ocean surfaces during 2022 (Plate 2.1a; Appendix Figs.A2.1-A2.4).Notably, record-high annual temperatures were present across Europe, northern Africa, and parts of the Middle East, central Asia, and China, as well as the northern and southwestern Pacific, Atlantic, and Southern Oceans.Below-normal annual temperatures were present across parts of northern North America, South America, Africa, Australia, and the southeastern, central, and eastern tropical Pacific Ocean.The global land-only surface temperature was 0.30°C-0.49°Cabove normal, the fifth to seventh highest on record, depending on the dataset.The annual global sea-surface temperature was also fifth or sixth highest on record, at 0.19°C-0.26°Cabove normal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».