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Enregistrement W2765562303 · doi:10.1002/2017ef000678

Investigation of Changes in Extreme Temperature and Humidity Over China Through a Dynamical Downscaling Approach

2017· article· en· W2765562303 sur OpenAlexafffund
Jinxin Zhu, Xiuquan Wang, Guanhui Cheng

Notice bibliographique

RevueEarth s Future · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHigher Education Discipline Innovation ProjectChina Scholarship Council
Mots-clésRelative humidityEnvironmental scienceClimate changeClimatologyDew pointDownscalingHumidityApparent temperatureRadiative forcingAtmospheric sciencesClimate modelMean radiant temperaturePrecipitationMeteorologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Impacts of climate change relating to public health are often determined by multiple climate variables. The health‐related metrics combining high‐temperature and relative humidity are most concerned. Temperatures, relative humidity and relationship among them are investigated here for a comprehensive assessment of climate change impacts over China. A projection of combined temperatures and humidity through the PRECIS model is addressed. The PRECIS model's skill in reproducing the historical climate over China was first gauged through validating its historical simulation with the observation data set in terms of the two contributing variables. With good results of validation, a plausible range of combined temperatures and relative humidity were generated under RCPs. The results suggested that the annual mean temperature of China will increase up to 6°C at the end of 21st century. Opposite to the significantly change in the temperature, the maximum magnitude of changes in relative humidity is only 8% from the value in the baseline period. The dew point temperature is projected to be 14.9°C (within the comfortable interval) over the whole nation under high radiative forcing scenario at the end of this century. Therefore, the combination effects of high temperatures and relative humidity are substantially smaller than generally anticipated for China. Even though the impact‐relevant metric like the dew point temperature is not projected as bad as the generally anticipated, we found that the frequency of high‐temperature extremes increases up to 40% and the duration increases up to 150% in China. China is still expected to have more number of extremely hot days, more frequent high‐temperature extremes, and longer duration of warm spell than before. Regionally, South China has the smallest changes in the mean, maximum and minimum temperatures while the largest increases in all five high‐temperature indices. Consequently, the climate over South China for two future periods will be changing more drastically than the baseline period. Extra cautions need to be given to South China in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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