Detection and attribution of human influence on seasonal extreme precipitation in northern Hemisphere
Notice bibliographique
Résumé
• Greenhouse gas forcings dominate the increase in extreme precipitation across the Northern Hemisphere land. • Anthropogenic forcings are detectable in at least one season in over 80% of CMIP6 domains. • Human-induced precipitation increases are more significant in fall and winter compared to spring and summer. • Natural external forcings should be included in seasonal precipitation analyses. Fingerprinting analysis have detected the impact of human activities on annual precipitation extremes. Using simulations of selected climate models of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), this study has comprehensively demonstrated human influence on seasonal precipitation extremes of Northern Hemisphere Land (NHL) over different spatial scales from 1950 to 2014. By assessing the impacts of various climatic forcings on the maximum 1-day (Rx1day) and 5-day (Rx5day) precipitation indices, our results show that greenhouse gas (GHG) forcings predominantly drive the increase in observed Rx1day across most of the NHL in all four seasons, with more pronounced effects in fall and winter than in spring and summer. Furthermore, low-risk regions tend to experience greater GHG-induced Rx1day than high-risk regions in all seasons. Anthropogenic aerosol (AER) forcings significantly weaken Rx1day, particularly during winter in regions like India and southern China. Change point analysis reveals a rapid increase in Rx1day under GHG forcings and a slower decrease under AER forcing since the 1980s. However, the abrupt change in Rx1day under both anthropogenic and natural external (ALL) forcings generally began a decade later, around the 1990s. Using optimal fingerprinting techniques, we demonstrate for the first time that discernible anthropogenic forcings (ANT) impact at least one season in over 80% of CMIP6 subregions, with more than 60% of the contributions being attributable to ANT forcings. The number of subregions with detected ANT forcings is twice as high in winter compared to summer. Although seasonal natural (NAT) forcings are undetectable in one-signal analysis, they are detected in similar regions in both two- and three-signal analysis, suggesting that observed changes should be attributed to both anthropogenic and natural forcings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».