Changing Northern Hemisphere weather linked to warming amplification in High Mountain Asia
Notice bibliographique
Résumé
High Mountain Asia is a global warming hotspot, yet its influence on Northern Hemisphere extreme weather-related synoptic temperature variability remains unclear. Combining observations and numerical model simulations, we show that amplified High Mountain Asia warming has substantially enhanced summer synoptic temperature variability (>21%) in Canada and Russia while reducing winter variability (>19%) in Eastern Europe and the Nordic Seas during 1940–2022. These changes are primarily driven by altered high-frequency temperature advection. High Mountain Asia warming modifies horizontal temperature gradients, strengthening them in Canada and Russia in summer but weakening them in the Nordic Seas and Eastern Europe in winter. These patterns arise from hemispheric teleconnections that redistribute temperature and modulate atmospheric circulation stability via changes in jet streams, Rossby waves, and air-sea interactions. Our findings highlight High Mountain Asia warming’s far-reaching impacts on Northern Hemisphere weather variability, extending beyond its well-known local climate effects. From 1940-2022, High Mountain Asia warming influenced Northern Hemisphere weather by increasing summer synoptic temperature variability in Canada and Russia, but decreasing winter synoptic temperature variability in Eastern Europe and the Nordic Seas, according to observational and modeling analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».