Global-scale changes to extreme ocean wave events due to anthropogenic warming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extreme surface ocean waves are often primary drivers of coastal flooding and erosion over various time scales. Hence, understanding future changes in extreme wave events owing to global warming is of socio-economic and environmental significance. However, our current knowledge of potential changes in high-frequency (defined here as having return periods of less than 1 year) extreme wave events are largely unknown, despite being strongly linked to coastal hazards across time scales relevant to coastal management. Here, we present global climate-modeling evidence, based on the most comprehensive multi-method, multi-model wave ensemble, of projected changes in a core set of extreme wave indices describing high-frequency, extra-tropical storm-driven waves. We find changes in high-frequency extreme wave events of up to ∼50%–100% under RCP8.5 high-emission scenario; which is nearly double the expected changes for RCP4.5 scenario, when globally integrated. The projected changes exhibit strong inter-hemispheric asymmetry, with strong increases in extreme wave activity across the tropics and high latitudes of the Southern Hemisphere region, and a widespread decrease across most of the Northern Hemisphere. We find that the patterns of projected increase across these extreme wave events over the Southern Hemisphere region resemble their historical response to the positive anomaly of the Southern Annular Mode. Our findings highlight that many countries with low-adaptive capacity are likely to face increasing exposure to much more frequent extreme wave events in the future.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».