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Enregistrement W4400345486 · doi:10.5194/ems2024-891

A gridded data set to study historical climate impacts in Switzerland since 1763

2024· preprint· en· W4400345486 sur OpenAlexaboutno aff
Noemi Imfeld, Brönnimann Stefan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologyData setEnvironmental scienceClimate changeSet (abstract data type)MeteorologyGeographyPhysical geographyGeologyComputer scienceMathematicsStatisticsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For Switzerland, high-resolution gridded data of daily mean temperature and daily precipitation sums have recently been developed based on a large amount of early instrumental data for a period from 1763 to 1960. These temperature and precipitation fields were reconstructed with the analogue resampling method and subsequently improved using data assimilation for the temperature fields and bias correction for the precipitation fields. This new data set together with present-day meteorological fields since 1961 allows us to study a wide range of historical extreme weather events in Switzerland and their impacts on past societies. However, to study the impact of historical weather events in more detail, other variables are often needed, such as sunshine duration, wind speed, and humidity, but also minimum and maximum temperature.Here, we present the daily gridded Swiss reconstruction of daily temperature and precipitation, as well as the extension of the Swiss reconstruction to more variables, focusing mainly on sunshine duration, relative humidity, and wind speed. These additional reconstructions are based as well on the analogue resampling method, however, with a partly different reference period for the analogue pool compared to the temperature and precipitation reconstructions, and with a different data source for the resampled field. The extended Swiss gridded reconstructions make it possible to perform impact studies of historical weather and climate events, for example through agricultural modelling and calculating impact-based indices.Furthermore, we explore the potential of the extended reconstructions by evaluating historical and contemporary wildfire events in Switzerland. Wildfires are analysed using commonly used fire weather indices, such as the Canadian Fire Weather Index. We compare these indices with historical documents reporting on the fire events in Switzerland and, where possible, with the synoptic conditions over Switzerland and Europe leading up to the event.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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