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Enregistrement W3099708321 · doi:10.1016/j.wace.2020.100291

Temperature and rainfall extremes change under current and future global warming levels across Indian climate zones

2020· article· en· W3099708321 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueWeather and Climate Extremes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésEnvironmental scienceClimatologyClimate changeGlobal warmingClimate extremesMean radiant temperatureRepresentative Concentration PathwaysGreenhouse gasMaximum temperatureAtmospheric sciencesClimate modelEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mean surface temperature is projected to rise by about 4.4 °C by the end of the century compared to the period between 1976 and 2005 when following the most extreme scenario of the greenhouse gas emissions pathway (Krishnan et al., 2020). With this rise in mean temperature, there is a lot of uncertainty on how weather and climate extremes would unfold, especially for various climate zones of India. It is therefore essential that the potential changes in both magnitude and direction of weather and climate extremes at the regional level when the global temperature reaches the different warming levels from 1 °C to 3 °C be established to allow for informed policy formulation. The present study explores the potential changes in the Expert Team on Climate Change Detection and Indices of rainfall and temperature estimated from the coupled model inter-comparison project CMIP5 multi-model ensemble over different climatic zones of India at 1 °C, 1.5 °C, 2 °C, 2.5 °C and 3 °C global temperature rise relative to pre-industrial levels under two Representative Concentration Pathways, RCP4.5 and RCP8.5. Projected changes in temperature extremes indicate significant changes at all warming levels across the nine climate zones of India. Hot temperature extremes are expected to increase while cold temperature extremes decrease. For India, country average at 3 °C under the RCP8.5 and 2 °C under the RCP4.5 scenarios, ensemble median shows that Warm Spell Duration Index will increase by 131 days and 66 days; hot days increase by 44% and 52%, warm nights increase by 23% and 13%; cold days decrease by 10% and 9%, and cold nights decrease by 13% and 12% relative to pre-industrial levels. The greatest changes in temperature based indices are projected in the colder northern parts of the country followed by the arid zone. Ensemble median for rainfall indices shows an increase in high precipitation indices, though with large model spread indicating the large uncertainties in the projections. Annual total precipitation and heavy rainfall related extreme indices show statistically significant increases in the tropical, temperate and semi-arid regions of India, moving from 1 °C to 3 °C warming level under RCP8.5 scenario whereas there is generally no significant change in the maximum number of consecutive dry and wet days. Moreover, the potential changes in climate extremes at the regional level are expected to have far-reaching impacts on the social and economic statuses of the respective climate zones. This information at a regional scale also calls attention to the national and state action plan on climate change and adaptation to be more responsive in order to take coherent and integrated policy decisions.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,237 · 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