MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3200653196 · doi:10.1002/joc.7393

Stepwise‐clustered heatwave downscaling and projection for Guangdong Province

2021· article· en· W3200653196 sur OpenAlexafffund
Jiayan Ren, Guohe Huang, Yongping Li, Xiong Zhou, Chen Lu, Ruixin Duan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification Canada
Mots-clésDownscalingRepresentative Concentration PathwaysCoupled model intercomparison projectClimatologyEnvironmental scienceClimate changeProjection (relational algebra)Intensity (physics)Physical geographyClimate modelGeographyGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heatwave events over Guangdong have attracted recent attention under changing climate conditions. It is desired to explore the future changes of heatwave due to its associated consequences on society economy and environment. In this study, a stepwise‐clustered heatwave downscaling approach (i.e., SCHW) was developed for the projection of HWs in Guangdong. The heatwave indicators (occurrence, duration, magnitude, intensity, frequency, and accumulated intensity) were investigated from both the absolute and relative definitions of heatwave events (i.e., AHWs and RHWs) based on the multi‐model ensemble of 13 coupled model intercomparison projected phase 5 (CMIP5) global climate models (GCMs) under two representative concentration pathways (RCPs). The trends (i.e., 0.18–0.29°C per decade under RCP4.5 and 0.30–0.58°C per decade under RCP8.5) of the projected daily maximum temperature indicate that Guangdong would experience continuous warming in the future. The occurrence, frequency, and accumulated intensity of heatwave would increase by 198%, 272%, and 346% in the 2080s (i.e., 2066–2095) under RCP8.5 compared to the historical period (i.e., 1976–2005), respectively. Moreover, the three indicators of HWs are projected to have more substantial increases over inland Guangdong than its costal parts. The spatial variation of occurrence of absolute and relative heatwave under RCP8.5 (2.80 and 2.78) is larger than these under RCP4.5 (2.50 and 2.32) during 2080s (i.e., 2066–2095). The projections of future HWs can help provide valuable information for assessing extreme climate change and identifying desired adaptation strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of ClimatologyMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207