Land-atmosphere feedbacks reduce evaporative demand in a warming climate: implications at local and global scales
Notice bibliographique
Résumé
The magnitude and extent of runoff reduction, drought intensification, and dryland expansion under climate change are unclear and contentious. A primary reason is disagreement between global circulation models and current potential evaporation (PE) models for evaporative demand under warming climatic conditions. An emerging body of research suggests that current PE models including Penman-Monteith and Priestley-Taylor may overestimate future evaporative demand. However, they are still widely used for climatic impact analysis although the underlying physical mechanisms for PE projections remain unclear. Here, we show that current PE models diverge from observed non-water-stressed evaporation, a proxy of evaporative demand, across site (>1500 flux tower site years), watershed (>10,000 watershed-years), and global (25 climate models) scales. By not incorporating land-atmosphere feedback processes, current models overestimate non-water-stressed evaporation and its driving factors for warmer and drier conditions. To resolve this, we introduce a land-atmosphere coupled PE model that accurately reproduces non-water-stressed evaporation across spatiotemporal scales. We demonstrate that terrestrial evaporative demand will increase at a similar rate to ocean evaporation, but much slower than rates suggested by current PE models. This finding suggests that land-atmosphere feedbacks moderate continental drying trends. Budyko-based runoff projections incorporating our PE model are well aligned with those from coupled climate simulations, implying that land-atmosphere feedbacks are key to improving predictions of climatic impacts on water resources. Our approach provides a simple and robust way to incorporate coupled land-atmosphere processes into water management tools.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».