Updated Trewartha climate classification with four climate change scenarios
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Updated Trewartha climate classification (TWCC) at global level shows the changes that are expected as a consequence of global temperature increase and imbalance of precipitation. This type of classification is more precise than the Köppen climate classification. Predictions included the increase in global temperature (T in °C) and change in the amount of precipitation (PA in mm). Two climate models MIROC6 and IPSL‐CM6A‐ LR were used, along with 4261 meteorological stations from which the data on temperature and precipitation were taken. These climate models were used because they represent the most extreme models in the CMIP6 database. Four scenarios of climate change and their territories were analysed in accordance with the TWCC classification. Four scenarios of representative concentration pathway (RCP) by 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5 W/m 2 follow the increase of temperature between 0.3°C and 4.3°C in relation to precipitation and are being analysed for the periods 2021–2040, 2041–2060, 2061–2080 and 2081–2100. The biggest extremes are shown in the last grid for the period 2081–2100, reflecting the increase of T up to 4.3°C. With the help of GIS (geographical information systems) and spatial analyses, it is possible to estimate the changes in climate zones as well as their movement. Australia and South East Asia will suffer the biggest changes of biomes, followed by South America and North America. Climate belts to undergo the biggest change due to such temperature according to TWCC are Ar, Am, Aw and BS, BW, E, Ft and Fi. The Antarctic will lose 11.5% of the territory under Fi and Ft climates within the period between 2081 and 2100. The conclusion is that the climates BW, Bwh and Bwk, which represent the deserts, will increase by 119.8% with the increase of T by 4.3°C.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 découle