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Centre pour l’étude et la simulation du climat à l’échelle régionale (ESCER)
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Dans les auteurs ou contributeurs
  • "Di Luca, Alejandro"
Année de publication
  • Entre 2000 et 2025
    • Entre 2010 et 2019

Résultats 21 ressources

PertinenceDate décroissanteDate croissanteAuteur A-ZAuteur Z-ATitre A-ZTitre Z-A
  • 1
  • 2
  • Page 1 de 2
Résumés
  • Argüeso, D., Di Luca, A., & Evans, J. P. (2016). Precipitation over urban areas in the western Maritime Continent using a convection-permitting model. Climate Dynamics, 47(3–4), 1143–1159. https://doi.org/10.1007/s00382-015-2893-6
    Consulter sur link.springer.com
  • Di Luca, A., De Elía, R., & Laprise, R. (2015). Challenges in the Quest for Added Value of Regional Climate Dynamical Downscaling. Current Climate Change Reports, 1(1), 10–21. https://doi.org/10.1007/s40641-015-0003-9
    Consulter sur link.springer.com
  • Di Luca, A., De Elía, R., & Laprise, R. (2013). Potential for small scale added value of RCM’s downscaled climate change signal. Climate Dynamics, 40(3–4), 601–618. https://doi.org/10.1007/s00382-012-1415-z
    Consulter sur link.springer.com
  • Di Luca, A., De Elía, R., & Laprise, R. (2012). Potential for added value in precipitation simulated by high-resolution nested Regional Climate Models and observations. Climate Dynamics, 38(5–6), 1229–1247. https://doi.org/10.1007/s00382-011-1068-3
    Consulter sur link.springer.com
  • Pepler, A. S., Di Luca, A., & Evans, J. P. (2018). Independently assessing the representation of midlatitude cyclones in high‐resolution reanalyses using satellite observed winds. International Journal of Climatology, 38(3), 1314–1327. https://doi.org/10.1002/joc.5245

    ABSTRACT High‐resolution reanalyses offer the potential to improve our understanding of midlatitude cyclones, particularly smaller‐scale systems and those with complex structures. However, previous studies have demonstrated large variations in the frequency and characteristics of Australian midlatitude cyclones between reanalyses when using their native resolution. In this paper we use satellite observations of winds and rainfall in order to evaluate the ability of the ERA‐Interim, JRA55, MERRA and CFSR reanalyses to reproduce Australian east coast cyclones. The MERRA reanalysis produces a large number of erroneous small‐scale lows without cyclonic wind patterns using a simple pressure‐difference‐based cyclone identification and tracking method. Consequently, we recommend the ERA‐Interim reanalysis when using such methods, or applying more complex tracking methods that are able to compensate for these issues.

    Consulter sur rmets.onlinelibrary.wiley.com
  • Di Luca, A., Flaounas, E., Drobinski, P., & Brossier, C. L. (2014). The atmospheric component of the Mediterranean Sea water budget in a WRF multi-physics ensemble and observations. Climate Dynamics, 43(9–10), 2349–2375. https://doi.org/10.1007/s00382-014-2058-z
    Consulter sur link.springer.com
  • Ji, F., Pepler, A., Browning, S., Evans, J., & Di Luca, A. (2018). Trends and low frequency variability of East Coast Lows in the twentieth century. Journal of Southern Hemisphere Earth System Science, 68(1), 1–15. https://doi.org/10.22499/3.6801.001
    Consulter sur www.bom.gov.au
  • Argüeso, D., Di Luca, A., Perkins‐Kirkpatrick, S. E., & Evans, J. P. (2016). Seasonal mean temperature changes control future heat waves. Geophysical Research Letters, 43(14), 7653–7660. https://doi.org/10.1002/2016GL069408

    Abstract Increased temperature will result in longer, more frequent, and more intense heat waves. Changes in temperature variability have been deemed necessary to account for future heat wave characteristics. However, this has been quantified only in Europe and North America, while the rest of the globe remains unexplored. Using late century global climate projections, we show that annual mean temperature increases is the key factor defining heat wave changes in most regions. We find that commonly studied areas are an exception rather than the standard and the mean climate change signal generally outweighs any influence from variability changes. More importantly, differences in warming across seasons are responsible for most of the heat wave changes and their consideration relegates the contribution of variability to a marginal role. This reveals that accurately capturing mean seasonal changes is crucial to estimate future heat waves and reframes our interpretation of future temperature extremes. , Key Points The influence of projected temperature variability changes on future heat waves varies across the globe Future heat waves are primarily controlled by annual mean changes, except in Europe and North America Mean seasonal warming is responsible for over 95% of projected heat wave changes in most region

    Consulter sur agupubs.onlinelibrary.wiley.com
  • Di Luca, A., Evans, J., Pepler, A., Alexander, L., & Argüeso, D. (2016). Evaluating the representation of Australian East Coast Lows in a regional climate model ensemble. Journal of Southern Hemisphere Earth System Science, 66(2), 108–124. https://doi.org/10.22499/3.6602.003
    Consulter sur www.bom.gov.au
  • Ji, F., Evans, J. P., Argueso, D., Fita, L., & Di Luca, A. (2015). Using large-scale diagnostic quantities to investigate change in East Coast Lows. Climate Dynamics, 45(9–10), 2443–2453. https://doi.org/10.1007/s00382-015-2481-9
    Consulter sur link.springer.com
  • Di Luca, A., Evans, J. P., Pepler, A., Alexander, L., & Argüeso, D. (2015). Resolution Sensitivity of Cyclone Climatology over Eastern Australia Using Six Reanalysis Products*. Journal of Climate, 28(24), 9530–9549. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-14-00645.1

    Abstract The climate of the eastern seaboard of Australia is strongly influenced by the passage of low pressure systems over the adjacent Tasman Sea due to their associated precipitation and their potential to develop into extreme weather events. The aim of this study is to quantify differences in the climatology of east coast lows derived from the use of six global reanalyses. The methodology is explicitly designed to identify differences between reanalyses arising from differences in their horizontal resolution and their structure (type of forecast model, assimilation scheme, and the kind and number of observations assimilated). As a basis for comparison, reanalysis climatologies are compared with an observation-based climatology. Results show that reanalyses, specially high-resolution products, lead to very similar climatologies of the frequency, intensity, duration, and size of east coast lows when using spatially smoothed (about 300-km horizontal grid meshes) mean sea level pressure fields as input data. Moreover, at these coarse horizontal scales, monthly, interannual, and spatial variabilities appear to be very similar across the various reanalyses with a generally stronger agreement between winter events compared with summer ones. Results also show that, when looking at cyclones using reanalysis data at their native resolution (approaching 50-km grid spacing for the most recent products), uncertainties related to the frequency, intensity, and size of lows are very large and it is not clear which reanalysis, if any, gives a better description of cyclones. Further work is needed in order to evaluate the usefulness of the finescale information in modern reanalyses and to better understand the sources of their differences.

    Consulter sur journals.ametsoc.org
  • Di Luca, A., Argüeso, D., Evans, J. P., De Elía, R., & Laprise, R. (2016). Quantifying the overall added value of dynamical downscaling and the contribution from different spatial scales. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 121(4), 1575–1590. https://doi.org/10.1002/2015JD024009

    Abstract This study evaluates the added value in the representation of surface climate variables from an ensemble of regional climate model (RCM) simulations by comparing the relative skill of the RCM simulations and their driving data over a wide range of RCM experimental setups and climate statistics. The methodology is specifically designed to compare results across different variables and metrics, and it incorporates a rigorous approach to separate the added value occurring at different spatial scales. Results show that the RCMs' added value strongly depends on the type of driving data, the climate variable, and the region of interest but depends rather weakly on the choice of the statistical measure, the season, and the RCM physical configuration. Decomposing climate statistics according to different spatial scales shows that improvements are coming from the small scales when considering the representation of spatial patterns, but from the large‐scale contribution in the case of absolute values. Our results also show that a large part of the added value can be attained using some simple postprocessing methods. , Key Points A rigorous methodology that allows evaluating the overall benefits of high‐resolution simulations The most reliable source of added value is the better representation of the spatial variability Substantial added value can also be attained using simple postprocessing methods

    Consulter sur agupubs.onlinelibrary.wiley.com
  • Argüeso, D., Evans, J. P., Pitman, A. J., & Di Luca, A. (2015). Effects of City Expansion on Heat Stress under Climate Change Conditions. PLOS ONE, 10(2), e0117066. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117066
    Consulter sur dx.plos.org
  • Pepler, A. S., Di Luca, A., Ji, F., Alexander, L. V., Evans, J. P., & Sherwood, S. C. (2016). Projected changes in east Australian midlatitude cyclones during the 21st century. Geophysical Research Letters, 43(1), 334–340. https://doi.org/10.1002/2015GL067267

    Abstract The east coast of Australia is regularly influenced by midlatitude cyclones known as East Coast Lows. These form in a range of synoptic situations and are both a cause of severe weather and an important contributor to water security. This paper presents the first projections of future cyclone activity in this region using a regional climate model ensemble, with the use of a range of cyclone identification methods increasing the robustness of results. While there is considerable uncertainty in projections of cyclone frequency during the warm months, there is a robust agreement on a decreased frequency of cyclones during the winter months, when they are most common in the current climate. However, there is a potential increase in the frequency of cyclones with heavy rainfall and those closest to the coast and accordingly those with potential for severe flooding. , Key Points Winter cyclones are projected to decrease on the Australian east coast Cyclones associated with heavy rainfall may increase in frequency Projections of warm season cyclones remain uncertain

    Consulter sur agupubs.onlinelibrary.wiley.com
  • Pepler, A. S., Di Luca, A., Ji, F., Alexander, L. V., Evans, J. P., & Sherwood, S. C. (2015). Impact of Identification Method on the Inferred Characteristics and Variability of Australian East Coast Lows. Monthly Weather Review, 143(3), 864–877. https://doi.org/10.1175/MWR-D-14-00188.1

    Abstract The Australian east coast low (ECL) is both a major cause of damaging severe weather and an important contributor to rainfall and dam inflow along the east coast, and is of interest to a wide range of groups including catchment managers and emergency services. For this reason, several studies in recent years have developed and interrogated databases of east coast lows using a variety of automated cyclone detection methods and identification criteria. This paper retunes each method so that all yield a similar event frequency within the ECL region, to enable a detailed intercomparison of the similarities, differences, and relative advantages of each method. All methods are shown to have substantial skill at identifying ECL events leading to major impacts or explosive development, but the choice of method significantly affects both the seasonal and interannual variation of detected ECL numbers. This must be taken into consideration in studies on trends or variability in ECLs, with a subcategorization of ECL events by synoptic situation of key importance.

    Consulter sur journals.ametsoc.org
  • Di Virgilio, G., Evans, J. P., Di Luca, A., Olson, R., Argüeso, D., Kala, J., Andrys, J., Hoffmann, P., Katzfey, J. J., & Rockel, B. (2019). Evaluating reanalysis-driven CORDEX regional climate models over Australia: model performance and errors. Climate Dynamics, 53(5–6), 2985–3005. https://doi.org/10.1007/s00382-019-04672-w
    Consulter sur link.springer.com
  • Walsh, K., White, C. J., McInnes, K., Holmes, J., Schuster, S., Richter, H., Evans, J. P., Di Luca, A., & Warren, R. A. (2016). Natural hazards in Australia: storms, wind and hail. Climatic Change, 139(1), 55–67. https://doi.org/10.1007/s10584-016-1737-7
    Consulter sur link.springer.com
  • Dowdy, A. J., Pepler, A., Di Luca, A., Cavicchia, L., Mills, G., Evans, J. P., Louis, S., McInnes, K. L., & Walsh, K. (2019). Review of Australian east coast low pressure systems and associated extremes. Climate Dynamics, 53(7–8), 4887–4910. https://doi.org/10.1007/s00382-019-04836-8
    Consulter sur link.springer.com
  • Ji, F., Evans, J. P., Di Luca, A., Jiang, N., Olson, R., Fita, L., Argüeso, D., Chang, L. T.-C., Scorgie, Y., & Riley, M. (2019). Projected change in characteristics of near surface temperature inversions for southeast Australia. Climate Dynamics, 52(3–4), 1487–1503. https://doi.org/10.1007/s00382-018-4214-3
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  • Laprise, R., Kornic, D., Rapaić, M., Šeparović, L., Leduc, M., Nikiema, O., Di Luca, A., Diaconescu, E., Alexandru, A., Lucas-Picher, P., De Elía, R., Caya, D., & Biner, S. (2012). Considerations of Domain Size and Large-Scale Driving for Nested Regional Climate Models: Impact on Internal Variability and Ability at Developing Small-Scale Details. In A. Berger, F. Mesinger, & D. Sijacki (Eds.), Climate Change (pp. 181–199). Springer Vienna. https://doi.org/10.1007/978-3-7091-0973-1_14
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Auteur·e·s

  • Di Luca, Alejandro (20)
  • Lucas-Picher, Philippe (1)

Type de ressource

  • Article de revue (19)
  • Chapitre de livre (2)

Année de publication

  • Entre 2000 et 2025
    • Entre 2010 et 2019
      • 2012 (3)
      • 2013 (1)
      • 2014 (1)
      • 2015 (5)
      • 2016 (6)
      • 2018 (2)
      • 2019 (3)

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