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Enregistrement W3022836673 · doi:10.1002/joc.6638

Identifying hotspots cities vulnerable to climate change in Pakistan under <scp>CMIP5</scp> climate projections

2020· article· en· W3022836673 sur OpenAlexaff
Shaukat Ali, Rida Sehar Kiani, Michelle Simões Reboita, Li Dan, Hyung‐Il Eum, Jaepil Cho, Koji Dairaku, Firdos Khan, Madan L. Shreshta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasParks Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaAsia-Pacific Network for Global Change Research
Mots-clésKhyber pakhtunkhwaRepresentative Concentration PathwaysClimatologyPrecipitationClimate changeEnvironmental scienceMaximum temperatureMonsoonHotspot (geology)Mean radiant temperatureCoupled model intercomparison projectClimate modelGeographySocioeconomicsMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, an ensemble of statistically downscaled 14 multi‐global climate models for RCP4.5 and RCP8.5 emission scenarios was employed to implement a comprehensive assessment of climate change impacts over Pakistan in order to identify the future hotspots cities in terms of changes in temperature and precipitation. The analyses focused on the minimum, maximum and average temperature and precipitation in three time‐slices: 2006–2035, 2041–2070, and 2071–2,100. Average temperature is projected to increase by 2.6°C under RCP4.5 while 5.1°C under RCP8.5 by the end of this century with the north side of Pakistan (mainly over North Pakistan—NP, Monsoon Region—MR and Khyber Pakhtunkhwa—KP) presenting the highest changes in the temperatures. Wetter conditions are expected in the future over Pakistan, mainly over the MR. In general, air temperature and precipitation showed linear positive correlation over Pakistan in both RCP scenarios. Hotspot cities where extreme climate, that is, the hottest, dryer and wetter, exists were also identified. Hyderabad will likely become the hottest city of Pakistan by end century with the highest average temperature reaching 29.9°C under RCP4.5 and 32.0°C under RCP8.5 followed by Jacobabad, Bahawalnagar, and Bahawalpur. Most of the hottest cities are detected in areas on the southern side of Pakistan. On the other hand, the wettest cities, Murree, Balakot and Muzaffarabad, are located in the MR. Dry conditions are likely to be prevalent in Dalbandin followed by Khanpur and Jacobabad under both RCPs. The uncertainties of the projections were also evaluated. For precipitation, for example, there are a large number of outliers indicating the high variability/uncertainties of the projections. These uncertainties are clearer when the probability density functions are analysed for individual sub‐domains in Pakistan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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