Scaling of precipitation extremes with surface temperature in western Canada: Understanding the control factors using a convection‐permitting climate model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Clausius–Clapeyron (CC) relationship can shed light on understanding how precipitation extremes may change in a warming climate. We evaluated relationships between hourly extreme precipitation and surface temperature using observed and simulated datasets and found the convection‐permitting climate model is able to capture the observed relationships between precipitation extremes and temperature (PT scaling) in western Canada. In the current climate, the intensity of extreme precipitation increases with temperature approximately at the CC scale in the Prairie, North, and Mountain regions, whereas a clear sub‐CC scale can be seen in the Coast region. All four regions show a negative scaling rate at warm temperature bins. In the future climate, precipitation extremes in each region get intensified with warming at a larger scale rate than that in the current climate. A super‐CC and even double‐CC rate can be seen in the Coast, Prairie, and North regions. A similar scaling method has been applied for the corresponding column integrated water vapour, vertical velocity, and the convective available potential energy. We found the PT scaling pattern is physically governed by the ascending velocity of air and the amount of atmospheric water vapour. Approximately 99% of the variation of precipitation extremes can be explained by the vertical velocity and 95% by the precipitable water for the current climate in western Canada. In the future, more than 97% of the variation of precipitation extremes can be explained by the precipitable water and more than 99% by the vertical velocity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».