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Enregistrement W4206162956 · doi:10.3390/w14020199

Spatio-Temporal Heterogeneity of Climate Warming in the Chinese Tianshan Mountainous Region

2022· article· en· W4206162956 sur OpenAlexaff
Xuemei Li, Bo Zhang, Rui Ren, Lanhai Li, Slobodan P. Simonović

Notice bibliographique

RevueWater · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal warmingContext (archaeology)Environmental scienceAltitude (triangle)ClimatologyClimate changeSpatial ecologySpatial heterogeneityAtmospheric sciencesPhysical geographyGeographyEcologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Chinese Tianshan mountainous region (CTMR) is a typical alpine region with high topographic heterogeneity, characterized by a large altitude span, complex topography, and diverse landscapes. A significant increase in air temperature had occurred in the CTMR during the last five decades. However, the detailed, comprehensive, and systematical characteristics of climate warming, such as its temporal and spatial heterogeneity, remain unclear. In this study, the temporal and spatial heterogeneity of climate warming across the CTMR had been comprehensively analyzed based on the 10-day air temperature data gathered during 1961–2020 from 26 meteorological stations. The results revealed local cooling in the context of general warming in the CTMR. The amplitude of variation (AV) varied from −0.57 to 3.64 °C, with the average value of 1.19 °C during the last six decades. The lapse rates of the elevation-dependent warming that existed annually, and in spring, summer, and autumn are −0.5 °C/100 m, −0.5 °C/100 m, −0.7 °C/100 m, and −0.4 °C/100 m, respectively. The warming in the CTMR is characteristic of high temporal heterogeneity, as represented by the amplified warming at 10-d scale for more than half a year, and the values of AV were higher than 1.09 °C of the global warming during 2011–2020 (GWV2011–2020). Meanwhile, the amplitudes of warming differed greatly on a seasonal scale, with the rates in spring, autumn, and winter higher than that in summer. The large spatial heterogeneity of climate warming also occurred across the CTMR. The warming pole existed in the warm part, the Turpan-Hami basin (below 1000 m asl) where the air temperature itself was high. That is, the warm places were warmer across the CTMR. The cooling pole was also found in the Kuqa region (about 1000 m asl). This study could greatly improve the understanding of the spatio-temporal dynamics, patterns, and regional heterogeneity of climate warming across the CTMR and even northwest China.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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