Controls of Global Snow under a Changed Climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study assesses the ability of a newly developed high-resolution coupled model from the Geophysical Fluid Dynamics Laboratory to simulate the cold-season hydroclimate in the present climate and examines its response to climate change forcing. Output is assessed from a 280-yr control simulation that is based on 1990 atmospheric composition and an idealized 140-yr future simulation in which atmospheric carbon dioxide increases at 1% yr−1 until doubling in year 70 and then remains constant. When compared with a low-resolution model, the high-resolution model is found to better represent the geographic distribution of snow variables in the present climate. In response to idealized radiative forcing changes, both models produce similar global-scale responses in which global-mean temperature and total precipitation increase while snowfall decreases. Zonally, snowfall tends to decrease in the low to midlatitudes and increase in the mid- to high latitudes. At the regional scale, the high- and low-resolution models sometimes diverge in the sign of projected snowfall changes; the high-resolution model exhibits future increases in a few select high-altitude regions, notably the northwestern Himalaya region and small regions in the Andes and southwestern Yukon, Canada. Despite such local signals, there is an almost universal reduction in snowfall as a percent of total precipitation in both models. By using a simple multivariate model, temperature is shown to drive these trends by decreasing snowfall almost everywhere while precipitation increases snowfall in the high altitudes and mid- to high latitudes. Mountainous regions of snowfall increases in the high-resolution model exhibit a unique dominance of the positive contribution from precipitation over temperature.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».