Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Przeglądasz jako GOŚĆ
Tytuł pozycji:

Identification of droughts and heatwaves in Germany with regional climate networks

Tytuł :
Identification of droughts and heatwaves in Germany with regional climate networks
Autorzy :
G. Schädler
M. Breil
Pokaż więcej
Temat :
Science
Physics
QC1-999
Geophysics. Cosmic physics
QC801-809
Źródło :
Nonlinear Processes in Geophysics, Vol 28, Pp 231-245 (2021)
Wydawca :
Copernicus Publications, 2021.
Rok publikacji :
2021
Kolekcja :
LCC:Science
LCC:Physics
LCC:Geophysics. Cosmic physics
Typ dokumentu :
article
Opis pliku :
electronic resource
Język :
English
ISSN :
1023-5809
1607-7946
Relacje :
https://npg.copernicus.org/articles/28/231/2021/npg-28-231-2021.pdf; https://doaj.org/toc/1023-5809; https://doaj.org/toc/1607-7946
DOI :
10.5194/npg-28-231-2021
Dostęp URL :
https://doaj.org/article/afebcb60728f42caa263c7670273804a
Numer akcesji :
edsdoj.febcb60728f42caa263c7670273804a
Czasopismo naukowe
Regional climate networks (RCNs) are used to identify heatwaves and droughts in Germany and two subregions for the summer half-years and summer seasons of the period 1951 to 2019. RCNs provide information for whole areas (in contrast to the point-wise information from standard indices), the underlying nodes can be distributed arbitrarily, they are easy to construct, and they provide details otherwise difficult to access, like temporal and spatial extent and localisation of extreme events; this makes them suitable for the statistical analysis of climate model output. The RCNs were constructed on the regular 0.25∘ grid of the E-OBS data set. The season-wise correlation of the time series of daily maximum temperature Tmax and precipitation were used to construct the adjacency matrix of the networks. Based on the results of a sensitivity study, we used the edge density, which increases significantly during extreme events, as the main metrics to characterise the network structure. The standard indices for comparison were the Effective Drought Index and Effective Heat Index (EDI and EHI), respectively, based on the same time series and complemented by other published data. Our results show that the RCNs are generally able to identify severe and moderate extremes and can differentiate between regions and seasons.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies