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Enregistrement W4407685993 · doi:10.1088/1748-9326/adb768

The role of Rossby wave dynamics in spatially compounding heatwaves in mid-summer 2023

2025· article· en· W4407685993 sur OpenAlexaboutno aff
Caihong Liu, Vera Melinda Gálfi, Fenying Cai, Walter A. Robinson, Dim Coumou

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésRossby waveCompoundingEnvironmental scienceClimatologyHeat waveAtmospheric sciencesMeteorologyClimate changeOceanographyPhysicsGeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In July 2023, a series of heat extremes hit the Northern Hemisphere, which posed threats to vulnerable populations and societal infrastructure in Eastern Canada, the Mediterranean, and Central Asia. However, whether these record-shattering extremes were connected to each other remains unknown. Here we identify a dynamical linkage behind the spatiotemporal compounding nature of heatwaves over those three regions. By investigating the 2023 case and conducting historical analysis, we show that the Northern Hemispheric concurrent heatwaves in July 2023 can be attributed to a recurrent wave-6 pattern. In particular, pre-existing warmth and drought over Eastern Canada in early-July intensified the wave-6 teleconnection; which then led to extreme heatwaves over the Mediterranean and Central Asia in mid-July 2023. Furthermore, we reveal that the wave train was generated by early-July convection over the subtropical western Pacific. This, combined with the lowest May snow cover over North America in the past 40 years helped to warm Eastern Canada. Multiple models from the Coupled Model Intercomparison Project 6 are able to simulate those compound extremes connected by the wave-6 pattern with a high inter-model agreement. Our research offers insights into record-breaking compounding heatwaves in disparate parts of world during the mid-summer of 2023, with implications for disaster decision-making and risk management.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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