Linking Atmospheric Waviness to Extreme Temperatures Across the Northern Hemisphere: Comparison of Different Waviness Metrics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large meanders in the atmospheric jet stream (Rossby waves) are strongly related to extreme temperature events. It has been theorized that changes in such waves, or “waviness,” may have played a role in observed changes in the frequency of extreme temperature events. There is, however, no consensus on how atmospheric waviness will change in response to climate change; the existence of different metrics used to quantify waviness may be contributing to this lack of consensus. Here, we perform a waviness metric comparison, focusing on their association with extreme daily temperatures across the Northern Hemisphere midlatitudes. Using a probability ratio, we quantify the association between high waviness and colocated extreme temperatures. We find large differences in association strength across different metrics, highlighting that different metrics are associated with very different aspects of waviness, and are not all equally associated with extremes. A composite analysis highlights some differences. We find that the local wave activity (LWA) metric has the strongest associations with temperature extremes, particularly when separated into its cyclonic and anticyclonic components. We also conduct similar analysis using a neural network model to simulate links between metrics and temperature anomalies. We find that probability ratios can be increased through this method of including nonlinear, and not just colocated, connections, but the result of the LWA metric providing the strongest connection to extremes holds. We also show that a simple geopotential height zonal anomaly method provides overall very high associations and may be sufficient for many studies connecting waviness to extremes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».