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Enregistrement W4393043257 · doi:10.1175/jcli-d-23-0501.1

Updated Observations Provide Stronger Evidence for Increases in Subhourly to Hourly Extreme Rainfall in Canada

2024· article· en· W4393043257 sur OpenAlexaffabout
Alex J. Cannon, Dae Il Jeong, Ka-Hing Yau

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologyEnvironmental scienceClimate extremesMeteorologyPrecipitationGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Global warming is expected to lead to increases in atmospheric moisture and intensify subhourly to hourly rainfall extremes. However, signal-to-noise ratios are low, especially at the local scale, making detection of changes in the observational record difficult. For Canada, previous studies based on short data records from 1965 to 2005 did not show conclusive evidence of increases in short-duration extreme rainfall. This study updates single-site and regional trend analyses of 5-min–24-h annual maximum rainfall in Canada using data from 1950 to 2021. Estimates of temporal trends are extended to also consider the association between rainfall intensity and dewpoint temperature, a measure of moisture availability. With longer records, evidence for increases in extreme rainfall at individual sites is stronger. Field significant increasing trends are found for the majority of durations, whereas before results were mixed and typically not statistically significant. Intensification is even more pronounced in single-site scaling of rainfall intensity with summer mean dewpoint temperature. Field significant positive scaling rates are detected for all durations. When data are pooled in space—irrespective of choice of regionalization—the results are even more clear. Notably, the strongest and most spatially homogeneous intensification of short-duration extreme rainfall is detected in subhourly to 2-h durations. When data are pooled across Canadian climate regions, field significant positive scaling is found in 72.7%–81.8% of regions for 5-min–2-h durations, with median scaling rates ranging from 5.3% to 9.4% °C −1 . For durations ≥ 6 h, this falls to 27.3%–53% of regions, with scaling rates less than 4% °C −1 .

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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