Projected Changes in Snow Water Equivalent over the Tibetan Plateau under Global Warming of 1.5° and 2°C
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snow water equivalent (SWE) is a critical parameter for characterizing snowpack, which has a direct influence on the hydrological cycle, especially over high terrain. In this study, SWE from 18 coupled model simulations from phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) is validated against the Canadian Sea Ice and Snow Evolution Network (CanSISE) SWE. The model simulations under RCP8.5 and RCP4.5 are employed to investigate projected changes in spring/winter SWE over the Tibetan Plateau (TP) under global warming of 1.5° and 2°C. Most CMIP5 models overestimate the CanSISE SWE. A decrease in mean spring/winter SWE for both RCPs over most regions of the TP is predicted in the future, with most significant reductions over the western TP, consistent with pronounced warming in that region. This is supported by strong positive correlations between SWE and mean temperature in the future in both seasons. Compared with the preindustrial period, spring/winter SWE over the TP under global warming of 1.5° and 2°C will reduce significantly, at faster rates than over China as a whole and the Northern Hemisphere. SWE changes over the TP do not show a simple elevation dependency under global warming of 1.5° and 2°C, with maximum changes in the elevation band of 4000–4500 m. Moreover, there are also strong positive correlations between projected SWE and historical mean SWE, indicating that the initial conditions of SWE are an important parameter of future SWE under specific global warming scenarios.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».