Future Global Meteorological Drought Hot Spots: A Study Based on CORDEX Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two questions motivated this study: 1) Will meteorological droughts become more frequent and severe during the twenty-first century? 2) Given the projected global temperature rise, to what extent does the inclusion of temperature (in addition to precipitation) in drought indicators play a role in future meteorological droughts? To answer, we analyzed the changes in drought frequency, severity, and historically undocumented extreme droughts over 1981–2100, using the standardized precipitation index (SPI; including precipitation only) and standardized precipitation-evapotranspiration index (SPEI; indirectly including temperature), and under two representative concentration pathways (RCP4.5 and RCP8.5). As input data, we employed 103 high-resolution (0.44°) simulations from the Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (CORDEX), based on a combination of 16 global circulation models (GCMs) and 20 regional circulation models (RCMs). This is the first study on global drought projections including RCMs based on such a large ensemble of RCMs. Based on precipitation only, ~15% of the global land is likely to experience more frequent and severe droughts during 2071–2100 versus 1981–2010 for both scenarios. This increase is larger (~47% under RCP4.5, ~49% under RCP8.5) when precipitation and temperature are used. Both SPI and SPEI project more frequent and severe droughts, especially under RCP8.5, over southern South America, the Mediterranean region, southern Africa, southeastern China, Japan, and southern Australia. A decrease in drought is projected for high latitudes in Northern Hemisphere and Southeast Asia. If temperature is included, drought characteristics are projected to increase over North America, Amazonia, central Europe and Asia, the Horn of Africa, India, and central Australia; if only precipitation is considered, they are found to decrease over those areas.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».