Role of Natural Climate Variability in the Detection of Anthropogenic Climate Change Signal for Mean and Extreme Precipitation at Local and Regional Scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change will impact both mean and extreme precipitation, having potentially significant consequences on water resources. The implementation of efficient adaptation measures must rely on the development of reliable projections of future precipitation and on the assessment of their related uncertainty. Natural climate variability is a key uncertainty component, which can result in apparent decadal trends that may be greater or lower than the long-term underlying anthropogenic climate change trend. The goal of the present study is to assess how natural climate variability affects the ability to detect the climate change signal for mean and extreme precipitation. Annual and seasonal total precipitation are used as indicators of the mean, whereas annual and seasonal maximum daily precipitation are used as indicators of extremes. This is done using the CanESM2 50-member and CESM1 40-member large ensembles of simulations over the 1950–2100 period. At the local scale, results indicate that natural climate variability will dominate the uncertainty for annual and seasonal extreme precipitation going up to the end of the century in many parts of the world. The climate change signal can, however, be reliably detected much earlier at the regional scale for extreme precipitation. In the case of annual and seasonal total precipitation, the climate change signal can be reliably detected at the local scale without resorting to a regional analysis. Nonetheless, natural climate variability can impede the detection of the anthropogenic climate change signal until the middle to late century in many parts of the world for mean and extreme precipitation.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».