Drought Occurring With Hot Extremes: Changes Under Future Climate Change on Loess Plateau, China
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drought is one of the most widespread and destructive hazards over the Loess Plateau (LP) of China. Due to climate change, extremely high temperature accompanied with drought (expressed as hot drought) may lead to intensive losses of both properties and human deaths in future. A hot drought probabilistic recognition system is developed to investigate how potential future climate changes will impact the simultaneous occurrence of drought and hot extremes (hot days exceeding certain values) on the LP. Two regional climate models, coupled with multiple bias‐correction techniques and multivariate probabilistic inference, are innovative integrated into the hot drought probabilistic recognition system to reveal the concurrence risk of droughts and hot extremes under different Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios. The hot‐day index, TX90p, indicating the number of days with daily maximum temperature ( T max ) exceeding the 90th percentile threshold, and the Standardized Precipitation Index are applied to identify the joint risks on the LP using copula‐based methods. The results show that precipitation will increase throughout most of the LP under both RCP4.5 and RCP8.5 scenarios of 2036–2095, while T max may increase significantly all over the LP (1.8–2.7 °C for RCP4.5 and 2.7–3.6 °C for RCP8.5). The joint return periods of Standardized Precipitation Index and TX90p show that fewer stations will experience severe drought with long‐term hot extremes in two future scenarios. However, some stations may experience hot droughts that are more frequent and extreme, particularly certain stations in the southwest and south‐central regions of the LP with recurrence period less than 10 years.
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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) | 0,008 | 0,003 |
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 découle