Substantial Increase in Heat Wave Risks in China in a Future Warmer World
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increases in the frequency and intensity of heat waves have serious impacts on human health, agriculture, energy and infrastructure. Here we use three simple metrics including the number of heat wave days, the length of heat wave season, and the annual hottest day temperature to characterize future changes in heat wave severity in China, based on large ensemble simulations conducted with the Canadian Earth System Model Version 2 (CanESM2) in the context of emergency preparedness. A heat wave day is defined as a day with daily maximum temperature reaching heat alert level (35 °C). We find that global warming is associated with more severe heat waves including more heat wave days, longer heat wave season and higher hottest day temperature, and expansion of regions impacted by heat waves. While the increase in the magnitude of extremes in heat wave metrics with global warming level is close to linear, the increase in the frequency of extremes is much faster. For example, the historically hottest summer in 2013 in Eastern China, which occurs about one in 5 years in the 2013 climate, is projected to become more frequent than one in 2 years under 1.5 °C global warming and almost every year would be worse than 2013 under 2 °C warming. Additionally, the increase in the frequency of the extreme events is larger for rarer extremes. The frequencies for once‐in‐5‐year, once‐in‐10‐year, and once‐in‐50‐year events increase by 2.5, 3.5, and 5.5 times under 1.5 °C global warming, respectively.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».