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Enregistrement W4211130703 · doi:10.1002/joc.7559

Global water availability and its distribution under the Coupled Model Intercomparison Project Phase Six scenarios

2022· article· en· W4211130703 sur OpenAlexafffund
Xinyi Li, Zhong Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésCoupled model intercomparison projectEnvironmental scienceClimatologyEvapotranspirationWater cyclePrecipitationRepresentative Concentration PathwaysLatitudeClimate changeClimate modelSurface runoffMediterranean climateAtmospheric sciencesMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Changes in the hydrological cycle have widespread consequences and remain uncertain under climate change. We analyse the changes in major water components of the hydrological cycle, that is, precipitation (P), runoff (Q), evapotranspiration (E), precipitation minus evapotranspiration (P − E), and terrestrial water storage (S), and quantify the uncertainties across the 21st century with Phase Six of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) simulations. The multimodel ensemble based on over 10 GCMs shows that P − E and Q share similar trends with P, with increases expected in northern high latitudes of Eurasia and North America, South Asia, and eastern Africa, and decreases expected in Central America, the Mediterranean, and the Amazon. The seasonal changes in S at mid and high latitudes are behind the large seasonal shifts in Q while changes in P − E are dominantly affected by P. The equatorial regions are expected to have the largest changes and intermodel variability. From low emission scenario SSP1‐2.6 to high emission scenario SSP5‐8.5, the spatial patterns for future changes remain consistent while more drastic and more widespread changes are expected globally over time with warming for all water components. Larger intermodel variability is also found under higher emission scenarios. The study provides a comprehensive perspective on the assessment of annual and seasonal changes in all water components within the hydrological cycle as well as the associated uncertainty with the latest CMIP6 simulations under three representative scenarios, providing the most updated climate information for formulating appropriate mitigation and adaptation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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