High-end climate change impact on European runoff and low flows – exploring the effects of forcing biases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Climate models project a much more substantial warming than the 2 °C target under the more probable emission scenarios, making higher-end scenarios increasingly plausible. Freshwater availability under such conditions is a key issue of concern. In this study, an ensemble of Euro-CORDEX projections under RCP8.5 is used to assess the mean and low hydrological states under +4 °C of global warming for the European region. Five major European catchments were analysed in terms of future drought climatology and the impact of +2 °C versus +4 °C global warming was investigated. The effect of bias correction of the climate model outputs and the observations used for this adjustment was also quantified. Projections indicate an intensification of the water cycle at higher levels of warming. Even for areas where the average state may not considerably be affected, low flows are expected to reduce, leading to changes in the number of dry days and thus drought climatology. The identified increasing or decreasing runoff trends are substantially intensified when moving from the +2 to the +4° of global warming. Bias correction resulted in an improved representation of the historical hydrology. It is also found that the selection of the observational data set for the application of the bias correction has an impact on the projected signal that could be of the same order of magnitude to the selection of the Global Climate Model (GCM).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».