MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401259454 · doi:10.1029/2024ef004541

2021 Heatwave Over Western North America: Structural Uncertainty and Internal Variability in GCM Projections of Humidex and Temperature Extremes

2024· article· en· W4401259454 sur OpenAlexaff
Dae Il Jeong, Bin Yu, Alex J. Cannon

Notice bibliographique

RevueEarth s Future · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceClimatologyGCM transcription factorsForcing (mathematics)Atmospheric sciencesGreenhouse gasCoupled model intercomparison projectClimate modelClimate changeGlobal warmingGlobal temperatureAir temperatureGeneral Circulation ModelGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 2021 heatwave over Western North America (WNA) led to record‐breaking air temperatures and human‐perceived heat stress (humidex) values. The event was accompanied by drier conditions driven by prolonged atmospheric blocking. During the heatwave, the maximum 6‐day means of humidex and temperature (HX‐6 and TX‐6) exhibited larger anomalies (6.70 and 5.57°C) compared to the 95th percentiles (HX95 and TX95) (4.12 and 3.73°C), relative to 1981–2021 extended summer (June‐September) averages. Extreme indices of humidex show faster and larger increases than those of temperature, reflecting the nonlinear positive relationship between humidex and temperature. Future projections from a multi‐model ensemble of 19 Coupled Model Intercomparison Project Phase six (CMIP6) Global Climate Models (GCMs) clearly show an increase in humidex and temperature extremes, especially under intermediate and high emissions scenarios. Humidex indices (HX‐6 and HX95) show faster and larger increases than temperature indices (TX‐6 and TX95) for the same future years and global warming levels. Controlling for differences in GCM climate sensitivity to greenhouse gas forcing yields robust projections at various global warming levels, reducing the ranges of projected changes from the multi‐model ensemble. At 3.0°C global warming from pre‐industrial, the multi‐model ensemble projects occurrences of HX‐6, TX‐6, HX95, and TX95 over WNA that exceed 2021 levels to occur every 3.9, 1.7, 1.4, and 2.2 years, respectively, increasing to almost annually at 4.0°C.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEarth s FutureMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207