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Enregistrement W4410397575 · doi:10.1175/jcli-d-24-0453.1

A Decomposition of the Key Drivers of Current and Future Northern Hemisphere Cyclone-Associated Precipitation Trends

2025· article· en· W4410397575 sur OpenAlexafffund
Alex Crawford, Michelle McCrystall, Nicole Loeb

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch Manitoba
Mots-clésClimatologyPrecipitationNorthern HemisphereEnvironmental scienceCyclone (programming language)Current (fluid)Extratropical cycloneKey (lock)MeteorologyGeographyGeologyOceanographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extratropical cyclones are responsible for most precipitation falling north of 40°N, especially in winter. Greater moisture availability in a warmer world is expected to boost the intensity of cyclone-associated precipitation (CAP), but how changes in cyclone frequency and intensity impact this trend is uncertain. Here, we use two atmospheric reanalyses and 18 climate models participating in phase 6 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) to update projections of future CAP. Models project that nearly the entire Northern Hemisphere exhibits increasing winter CAP with continued warming [by at least 5% (1°C)−1 global warming throughout, and over 30% in the Arctic and eastern Asia]. Summer CAP increases over the Pacific Ocean (2%–10%) and Arctic (up to 20%) but decreases over midlatitude continents and the Atlantic Ocean (exceeding 20% in places). These outcomes result from the relative balance between two overarching and often opposing trends: Extratropical cyclones (and therefore CAP events) become less frequent (except in the Arctic), but the average event produces more precipitation in the future (especially by more intense precipitation rates). Historically, CAP intensity trends are driven more by moisture availability than cyclone intensity (i.e., stronger winds); projections indicate future CAP intensity enhancement will be driven almost entirely by moisture availability. The strongest CAP trends historically are increases on the west side of the midlatitude oceanic storm tracks, but projections indicate that the Arctic Ocean will exhibit the strongest positive future trends because of exceptional increases in moisture availability combined with little change to storm frequency or intensity. Significance Statement Large storms called extratropical cyclones are responsible for most precipitation falling in the midlatitudes and the Arctic, especially in winter. We examined 18 state-of-the-art climate models to update projections of how precipitation associated with these storms is likely to change with continued global warming. Overall, two dominant trends were that there are fewer storms in the future and that typical storms produce more precipitation in the future than today. These trends counteract each other. In winter, the trend toward more intense precipitation wins out, so storm-associated precipitation increases nearly everywhere. Notably, increased precipitation intensity is not related to the strength of the storms. Instead, the increase occurs almost entirely because of greater evaporation as the world warms.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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