Detection of anthropogenic influence on the intensity of extreme temperatures in China
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The anthropogenic (ANT) influence on the intensity of temperature extremes in China is detected over the period 1958–2012 using the newest homogenized daily observation data set and multi‐model simulations from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 ( CMIP5 ). We applied an optimal fingerprinting method to compare spatial–temporal changes in the intensity of temperature extremes, including annual maxima of daily maximum and daily minimum temperatures (warmest day and night, TXx and TNx ) and annual minima of daily maximum and daily minimum temperatures (coldest day and night, TXn and TNn ). For China as a whole, the results show that the ANT influence can be robustly detected in all four extreme indices. The ANT signal is also clearly separable from the response to natural‐only ( NAT ) forcing in the two‐signal analyses. The NAT signal was detectable for the warmest night TNx but not for other indices. At smaller regional scales for Eastern and Western China, the ANT signals were also clearly detected in the changes of temperature extremes. With the use of more observational data and multi‐model simulations, this study updates a previous work and confirms that the human influence can be robustly detected in the changes of extreme temperature intensity in 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».