Detecting human influence on extreme temperatures in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study compares observed and model‐simulated spatiotemporal patterns of changes in Chinese extreme temperatures during 1961–2007 using an optimal detection method. Four extreme indices, namely annual maximum daily maximum (TXx) and daily minimum (TNx) temperatures and annual minimum daily maximum (TXn) and daily minimum (TNn) temperatures, are studied. Model simulations are conducted with the CanESM2, which include six 5‐member ensembles under different historical forcings, i.e., four individual external forcings (greenhouse gases, anthropogenic aerosol, land use change, and solar irradiance), combined effect of natural forcings (solar irradiance and volcanic activity), and combined effect of all external forcings (both natural and anthropogenic forcings). We find that anthropogenic influence is clearly detectable in extreme temperatures over China. Additionally, anthropogenic forcing can also be separated from natural forcing in two‐signal analyses. The influence of natural forcings cannot be detected in any analysis. Moreover, there are indications that the effects of greenhouse gases and/or land use change may be separated from other anthropogenic forcings in warm extremes TXx and TNx in joint two‐signal analyses. These results suggest that further investigations of roles of individual anthropogenic forcing are justified, particularly in studies of extremely warm temperatures over China.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».