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Enregistrement W4414957570 · doi:10.1016/j.atmosres.2025.108547

Future projections of wet and dry spells in southern Sweden: The impact of climate model resolution

2025· article· en· W4414957570 sur OpenAlexaff
Dong An, Jonas Olsson, Yiheng Du, Johanna Sörensen, Cíntia Bertacchi Uvo, Peter Berg

Notice bibliographique

RevueAtmospheric Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesEuropean Centre for Medium-Range Weather ForecastsLinköpings UniversitetSvenska Forskningsrådet FormasAcademy of FinlandSveriges Meteorologiska och Hydrologiska Institut
Mots-clésPrecipitationClimate modelClimate changeDry climateGeneral Circulation ModelAnnual cycleDuration (music)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates how well five Regional Climate Model (RCM) projections at resolutions from 44 km to 3 km reproduce wet and dry spells compared with observations at six locations in Scania, southern Sweden. Future changes in general and extreme wet and dry signals were also analyzed under RCP8.5 to the end of the 21st century. Convection-permitting climate models (CPMs), operating at resolutions fine enough to explicitly resolve convective processes (< 4 km), are widely recognized to simulate precipitation characteristics more accurately than coarser models. Our results confirm that CPM AROME (3 km), outperforms coarser RCMs in representing both wet and dry spells. Future projections across all resolutions indicate increases in wet spells to the end of the century, with average daily precipitation increasing by 8–12 %. The number of wet events, their average depth, and duration also projected to increase to varying degrees. For dry spells, the annual number of dry days shows a slight increase (0–3 %). The number of dry events is projected to decrease while both the average duration and the annual maximum consecutive dry days increase. Extreme value analysis shows that extreme precipitation intensities at various accumulating durations increase over 5- to 50-year return periods, as implied by the Wet Climate Factor (WCF). The Dry Climate Factor (DCF) indicates shorter annual maximum consecutive dry days in the near future, but prolonged at the end of the century by 3–9 %. These findings corroborate with previous research and improve understanding of systematic biases across RCMs resolutions. They further suggest that CPMs offer improved reliability in projecting future variability in wet and dry conditions, with important implications for regional climate services. • The CPM demonstrates added value for reproducing dry spell metrics and sub-daily extreme precipitation compared with lower-resolution, non-convection-permitting RCMs. • Future changes in wet spells are resolution-sensitive, with higher-resolution models projecting stronger increases in depth but weaker increases in frequency. • The CPM projects the strongest increases in sub-daily precipitation extremes. • Future changes in dry spells show weak dependence on model resolution. • Models project minor changes in the length of extreme dry spells.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,319 · 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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