MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2281287070 · doi:10.1002/2015jd024108

CMIP5 permafrost degradation projection:A comparison among different regions

2016· article· en· W2281287070 sur OpenAlexaboutno aff
Donglin Guo, Huijun Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaScience Foundation IrelandCanon Foundation for Scientific Research
Mots-clésPermafrostCruCoupled model intercomparison projectPlateau (mathematics)Environmental scienceLatitudeClimatologyAltitude (triangle)SnowClimate changeFrost (temperature)Effects of high altitude on humansGlobal warmingPhysical geographyAtmospheric sciencesClimate modelGeologyMeteorologyGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The considerable impact of permafrost degradation on hydrology and water resources, ecosystems, human engineering facilities, and climate change requires us to carry out more in‐depth studies, at finer spatial scales, to investigate the issue. In this study, regional differences of the future permafrost changes are explored with respect to the regions (high altitude and high latitude, and in four countries) based on the surface frost index (SFI) model and multimodel and multiscenario data from the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5). Results show the following: (1) Compared with seven other sets of driving data, Climatic Research Unit air temperature combined with Climate Forecast System Reanalysis snow data (CRU_CFSR) yield a permafrost extent with the least absolute area bias and was thus used in the simulation. The SFI model, driven by CRU_CFSR data climatology plus multimodel mean anomalies, produces a present‐day (1986–2005) permafrost area of 15.45 × 10 6 km 2 decade −1 , which compares reasonably with observations of 15.24 × 10 6 km 2 decade −1 . (2) The high‐altitude (Tibetan Plateau) permafrost area shows a larger decreasing percentage trend than the high‐latitude permafrost area. This indicates that, in terms of speed, high‐altitude permafrost thaw is faster than high‐latitude permafrost, mainly due to the larger percentage sensitivity to rising air temperature of the high‐altitude permafrost compared to the high‐latitude permafrost, which is likely related to their thermal conditions. (3) Permafrost in China shows the fastest thaw, which is reflected by the percentage trend in permafrost area, followed by the United States, Russia, and Canada. These discrepancies are mainly linked to different percentage sensitivities of permafrost areas in these four countries to air temperature change. (4) In terms of the ensemble mean, permafrost areas in all regions are projected to decrease by the period 2080–2099. Under representative concentration pathway (RCP)4.5, permafrost retreats toward the Arctic, and the thaw in every region mainly occurs at the southern edge of the permafrost area. Under RCP8.5, almost no permafrost is expected to remain in China, the United States, and the Tibetan Plateau. Permafrost in Russia will remain mainly in the western part of the east Siberian Mountains, and permafrost in Canada will retreat to the north of 65°N. Possible uncertainties in this study are primarily attributed to the climate model's coarse horizontal resolution. The results of the present study will be useful for understanding future permafrost degradation from the regional perspective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations159
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research AtmospheresMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207