Regional uncertainty in future cold extremes in North America
Notice bibliographique
Résumé
North America has experienced high-impact cold air outbreak (CAO) events in recent decades despite a winter warming trend. Many studies agree CAOs will eventually become weaker and less frequent in the future, but it remains unclear when these changes will occur and how they will impact CAO frequency and strength on a regional scale. Here, we use a single model large ensemble (CESM2) under an aggressive emission scenario (SSP 3-7.0) to quantify and characterize the temporal and spatial impacts of internal variability in future CAO projections across North America. Our analysis reveals key regional differences: low-uncertainty regions include the Northeast US, Midwest, and Eastern Canada, where ensemble members show agreement on greatly reduced CAO frequency after 2050, while high-uncertainty regions encompass the Great Plains and parts of the southern US, where CAOs continue to occur across ensemble members despite strong warming. To better isolate the anthropogenic signal from internal variability, we apply a dynamical adjustment method that removes atmospheric dynamics contributions to temperature variability and show that its effectiveness in the uncertainty reduction varies across different regions. We leverage the large number of CAO events from the large ensemble to construct a non-stationary statistical model and estimate how the probability of occurrence of present-climate CAO events might change in the future. Our results emphasize on the persistence of CAOs in North America even if warming eliminates the average CAO. These findings underscore the importance of regional-scale uncertainty assessment for winter adaptation planning, particularly in high-uncertainty regions where the probability of worst-case CAO events remains comparable to current conditions through the end of the century.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».