Accessing vulnerability of land‐cover types to climate change using physical scaling downscaling model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The objective of this study is to investigate the vulnerability of different land‐cover types to climate change. To this end, land‐cover specific temperature change factors are quantified for the southern Saskatchewan region using a novel statistical downscaling model: physical scaling ( SP ). SP model considers large‐scale climate and regional physical characteristics like land‐cover, elevation in its formulation and hence can be used to predict future temperature for different land‐cover types under changing large‐scale climatic and land‐cover conditions. The model is validated by assessing its ability to downscale North American Regional Reanalysis ( NARR ) derived surface (skin) temperature from an initial resolution of 32 km to 500 m. The downscaled NARR data are evaluated using a cross‐validation approach over the period 2006–2013 with reference to MODerate ‐resolution Imaging Spectroradiometer ( MODIS ) derived surface temperature estimates and satisfactory model performance is obtained (average RMSE = 0.03 K). The validated model is used to predict future surface temperature across the study region. Future land‐cover projections are derived by downscaling land‐use projections for Representative Concentration Pathways ( RCPs ) 2.6 and 8.5 made by integrated assessment models: IMAGE and MESSAGE , respectively. An analysis of land‐cover specific temperature changes between historical (2006–2013) and future (2081–2100) timelines indicate variations of up to 2 K between different land‐cover classes. Vulnerability pattern of different land‐cover classes differ significantly between day‐ and night‐time. Further, variations of upto 1 K in projected changes are observed among different forest cover types. Closed shrubland is obtained as the most vulnerable forest‐cover class whereas evergreen broadleaf forest is found to be the least vulnerable.
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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 ».