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Enregistrement W4416696164 · doi:10.1175/jcli-d-24-0572.1

Examining the Characteristics and Evolution of Wintertime Temperature Whiplash Events in the U.S. Southern Plains

2025· article· W4416696164 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine L. Giannakopoulos, Jason C. Furtado

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeopotential heightWhiplashRossby wavePolar vortexAtmospheric temperatureAnticyclonePotential temperatureStratosphereArctic oscillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rapid extreme temperature swings, termed “temperature whiplashes,” can lead to significant socioeconomic impacts. Few studies have considered temperature whiplashes over continental or global domains, but regional characteristics of temperature whiplash events and the potential for long-range predictions of such events remain to be studied. This study focuses on defining and characterizing temperature whiplash events in the U.S. southern plains during the winter. Two types of whiplashes are defined: 1) hot to cold and 2) cold to hot. Using the fifth generation European Centre for Medium-Range Weather Forecasts atmospheric reanalysis from 1950 to 2023 during December–February, temperature whiplash events are defined using a temperature swing index (TSI), a measure of day-to-day changes in temperature, area-averaged across the southern plains. Days where the TSI exceeds the 90th percentile are labeled “high swing days” (HSDs). Temperature whiplash events occur when a HSD coincides with a highly negative (hot to cold) or positive (cold to high) shift in temperatures. Lagged geopotential height composites of hot-to-cold whiplashes illustrate an amplifying Rossby wave train and atmospheric blocking pattern in the North Pacific in the midtroposphere, coinciding with an increasingly distorted and “stretched” stratospheric polar vortex at 50 hPa. Coinciding with a statistically significant upward flux over eastern Siberia/western Alaska and downward flux over Canada, our results suggest possible stratospheric wave reflection prior to the HSD. These characteristics present particular forecasts of opportunity that may improve predictions of these extreme temperature events on a subseasonal to seasonal scale. Significance Statement Rapid changes in temperature within a few days, which we term “temperature whiplash events,” can have significant impacts on agriculture, transportation, and daily life. Although some past studies have looked at these temperature whiplash events on very large scales, regional events and their potential long-range prediction have not been quantified. This study focuses on temperature whiplash events in the southern plains of the United States, an area known for highly variable weather. Analyses of the atmospheric conditions reveal that stronger-than-normal high pressure builds in the North Pacific in the days leading up to the hot-to-cold temperature whiplash event, which helps to funnel colder air down into the southern plains days later. There are also precursor signals in the stratosphere, where the polar vortex shows signs of becoming more elliptical than circular in shape, a known precursor for cold-air surges into central North America. Together, these signals may be useful to improve our forecast skill of these very impactful extreme temperature events.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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