A closer look at novel climates: new methods and insights at continental to landscape scales
Notice bibliographique
Résumé
Novel climates - emerging conditions with no analog in the observational record - are an open problem in ecological modeling. Detecting extrapolation into novel conditions is a critical step in evaluating bioclimatic projections of how species and ecosystems will respond to climate change. However, biologically informed novelty detection methods remain elusive for many modeling algorithms. To assist with bioclimatic model design and evaluation, we present a first-approximation assessment of general novelty based on a simple and consistent characterization of climate. We build on the seminal global analysis of Williams et al. (2007 PNAS, 104, 5738) by assessing of end-of-21st-century novelty for North America at high spatial resolution and by refining their standardized Euclidean distance into an intuitive Mahalanobian metric called sigma dissimilarity. Like this previous study, we found extensive novelty in end-of-21st-century projections for the warm southern margin of the continent as well as the western Arctic. In addition, we detected localized novelty in lower topographic positions at all latitudes: By the end of the 21st century, novel climates are projected to emerge at low elevations in 80% and 99% of ecoregions in the RCP4.5 and RCP8.5 emissions scenarios, respectively. Novel climates are limited to 7% of the continent's area in RCP4.5, but are much more extensive in RCP8.5 (40% of area). These three risk factors for novel climates - regional susceptibility, topographic position, and the magnitude of projected climate change - represent a priori evaluation criteria for the credibility of bioclimatic projections. Our findings indicate that novel climates can emerge in any landscape. Interpreting climatic novelty in the context of nonlinear biological responses to climate is an important challenge for future research.
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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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».