Projections of South Asian Summer Monsoon Under Global Warming from 1.5° to 5°C
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The South Asian summer monsoon (SASM) is one of the most crucial climate components in boreal summer. The future potential changes in the SASM have great importance for climate change adaption and policy setting in this populous region. To understand the SASM changes and its link with the global warming of 1.5°C to 5°C above the preindustrial level, we investigate the changes in the SASM circulation and precipitation based on a large-ensemble simulation conducted with Canadian Earth System Model version 2 (CanESM2). With the global mean surface temperature (GMST) increase, the large-ensemble mean of SASM circulation is projected to weaken almost linearly while the precipitation and precipitable water to enhance quasi-linearly. A double anticyclone along the tropical Indian Ocean is a major anomalous circulation pattern for each additional degree of warming and is responsible for the weakening of the lower-level westerlies. The decreased upper-level land-sea thermal contrast (TC upper ) is the main thermal driver for the weakening of the SASM circulation while the lower-level thermal contrast contributes little. The non-linearly decreased TC upper is mainly related to the temperature response to the increased CO 2 forcing and convection induced latent heat release in the tropics. The increase in the SASM precipitation is mainly due to the quasi-linearly increased positive contribution of the thermodynamic component, while the dynamic component has a negative impact. Both horizontal moisture advection and moisture convergence contribute to the precipitation increase, and moisture convergence plays a dominant role. These results provide new insight that the SASM changes can be roughly scaled by the GMST changes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».