Terrestrial contribution to the heterogeneity in hydrological changes under global warming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates a physical basis for heterogeneity in hydrological changes, which suggests a greater detectability in wet than dry regions. Wet regions are those where atmospheric demand is less than precipitation (energy limited), and dry regions are those where atmospheric demand is greater than precipitation (water limited). Long‐term streamflow trends in western North America and an analysis of Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) climate models at global scales show geographically heterogeneous detectability of hydrological changes. We apply the Budyko framework and state‐of‐the‐art climate model data from CMIP5 to quantify the sensitivity and detectability of terrestrial hydrological changes. The Budyko framework quantifies the partitioning of precipitation into evapotranspiration and runoff components. We find that the terrestrial hydrological sensitivity is 3 times greater in regions where the hydrological cycle is energy limited rather than water limited. This additional source (the terrestrial part) contributes to 30–40% greater detectability in energy‐limited regions. We also quantified the contribution of changes in the catchment efficiency parameter that oppose the effects of increasing evaporative demand in global warming scenarios. Incorporating changes to the catchment efficiency parameter in the Budyko framework reduces dry biases in global runoff change projections by 88% in the 21st century.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».