Long-Term Persistence in Observed Temperature and Precipitation Series
Notice bibliographique
Résumé
The Hurst phenomenon is regarded as an intrinsic characteristic of many natural processes closely related to high uncertainty and long-term persistence. Temperature and precipitation are the two important meteorological factors characterizing the climate conditions of different regions. Analyzing the Hurst phenomenon in precipitation and temperature are crucial for understanding the long-term dynamics of our climate system. This study examines the annual mean temperature (AMT) and annual total precipitation (ATP) series for regions across all the land areas of the world, using both gridded climate data and ground station records. The results demonstrate that, in most regions, the Hurst exponent of AMT is higher than that of ATP, particularly with larger spatial scales of averaging. Like ATP, the Hurst exponents of AMT also increase with the spatial scale of averaging. Unlike AMT, ATP is more controlled by local meteorological conditions which tend to weaken its long-term persistence. Moreover, the cumulative departure from the mean series of ATP is much more variable across different regions, whereas those of AMT for different regions are more similar. What is identified for the first time in this study is the strong similarity in the cumulative departure from the mean patterns of regionally averaged and individual stations’ ATP and AMT series over many regions of the world. At most of these regions and stations where such similarities are identified, more than half have confirmed that AMT is the Granger cause of ATP variations. Moreover, the fluctuation functions obtained in multifractal detrended cross-correlation analysis exhibit approximately linear behavior in the log–log spaces across all regions at both global and continental scales, indicating that ATP and AMT series are long-range cross-correlated.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».