Impacts of 1.5 °C and 2 °C global warming on regional rainfall and temperature change across India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The participating member nations in Paris at the 2015 convention of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) resolved to maintain the rise in global average temperature to a level much less than 2.0 °C compared to pre-industrial levels. It was also committed that the parties would continue with all-out endeavor to limit warming to 1.5 °C. For a country like India with a primarily agrarian economy this leads to two key questions. Firstly, what does the global rise of mean annual temperature (1.5 °C and 2.0 °C) mean at the regional scale? Secondly, what are the implications of keeping warming at or below 1.5 °C for different sectors and in particular on agriculture and water resources? To address these questions we have examined the annual and seasonal impacts of 1.5 °C and 2 °C global temperature rise (GTR) on temperature and rainfall change over all the states of India under two Representative concentration pathways, RCP 8.5 and RCP 4.5, using all Coupled Model Inter Comparison Project CMIP5 Models. Rainfall is projected to increase over all the states with very low change in the western part of the country and highest change in the North eastern and southern region of the country under RCP 8.5. 35% of the country is projected to witness a temperature change equal to or lesser than global mean temperature of 1.5 °C and 2.0 °C whereas 65% is expected to show a greater rise in temperature. The most severe temperature change is expected to be witnessed by the presently colder Northern most states of India such as Jammu and Kashmir, Himachal Pradesh and Uttaranchal (2.0 °C to 2.2 °C at 1.5 °C and 2.5 °C to 2.8 °C at 2.0 °C) in both RCPs. There are opportunities and threats due to climate change and it is imperative for researchers and policy makers to recognize these in the context of the scenarios of 1.5 °C and 2.0 °C global temperature changes. It is essential for the current national and state action plan on climate change and adaptation to be more sensitive in strategizing an efficient response to the different scenarios at the global level (3 °C, 2 °C and 1.5 °C) in order to take more informed policy decisions at global level in synergy with the regional analysis to be able to develop strategies that benefit the local populace.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».