Notice bibliographique
Résumé
The Tibetan Plateau (TP) exerts strong influence on both regional and global climate through thermal and mechanical forcings. The TP also contains the headwaters of large Asian rivers that sustain billions of people and numerous ecosystems. Understanding the characteristics and changes to the hydrological regimes on the TP during the mid-Holocene (MH) will help understand the expected future changes. Here, an analysis of the hydroclimates over the headwater regions of three major rivers originating in the TP, namely the Yellow, Yangtze and Brahmaputra rivers is presented, using an ensemble of climate simulations, which have been dynamically downscaled to 10-km resolution with the Weather Research and Forecasting Model (WRF) coupled to the hydrological model WRF-Hydro. Basin-integrated changes in the seasonal cycle of hydroclimatic variables are considered. In the global model, we have also incorporated Green Sahara (GS) boundary conditions in order to compare with standard MH simulations (which do not include GS) and to capture interactions between the GS and the river hydrographs over the TP. Model-data comparisons show that the dynamically downscaled simulations significantly improve the regional climate simulations over the TP in both the modern day and the MH, highlighting the crucial role of downscaling in both present-day and past climates, although both global and regional models have a cold bias in modern-day simulations and underestimate the wet anomalies inferred from proxy data in the east and southeast part of the TP. TP precipitation is also greatly influenced by the inclusion of a GS, with a particularly large increase predicted over the southern TP, as well as a delay in the monsoon withdrawal. The model performance was first evaluated over the upper basins of the three rivers before the hydrological responses to the MH forcing in streamflow as well as temperature, rainfall and snowmelt for the three basins were quantified via the WRF simulations.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,073 |
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 ».