Lengthening of Warm Periods Increased the Intensity of Warm-season Marine Heatwaves Over the Past Four Decades
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine heatwaves (MHWs), periods of anomalously warm sea surface temperature (SST) which can have significant impacts on marine ecosystems, have increased in frequency and severity over recent decades. Many coastal systems (e.g. coral reefs) are particularly vulnerable to warm-season heat stress when temperature can exceed organisms’ thermal thresholds and lead to mass mortality. While many studies have examined the change of the warm-season heat stress occurrence over time, e.g., for coral reefs, there has been less analysis of the thermal structure of heat stress events. Here we examined the trend in the characteristics of warm-season heat stress (referred to as warm-season MHWs) at the global-scale from 1985 to 2019, using multiple metrics for each of duration, peak intensity, accumulated heat stress, heating rates and level of intensity. The results showed that warm-season MHWs have become more frequent, longer-lasting, featured higher peak intensity and accumulated heat stress across most of the ocean over the past four decades. Furthermore, decomposition of the trends in warm-season MHWs structure showed that the increased accumulated heat stress was predominantly driven by the increased duration rather than the increased intensity, especially in the western and central equatorial Pacific. The results contribute to improving the understanding of warm-season MHWs, which may help inform the prediction of their impacts on marine ecosystems as well as marine conservation and management under climate change.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».