Mid-Holocene climate of the Tibetan Plateau and hydroclimate in three major river basins based on high-resolution regional climate simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Tibetan Plateau (TP) contains the headwaters of major Asian rivers that sustain billions of people and plays an important role in both regional and global climate through thermal and mechanical forcings. Understanding the characteristics and changes to the hydrological regimes on the TP during the mid-Holocene (MH) will help in understanding 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 dynamically downscaled climate simulations constructed using the Weather Research and Forecasting Model (WRF) coupled to the hydrological model WRF-Hydro. Green Sahara (GS) boundary conditions have also been incorporated into the global model so as to capture the remote feedbacks between the Saharan vegetation 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. TP precipitation is also strongly affected by the greening of the Sahara, with a particularly large increase over the southern TP, as well as a delay in the monsoon withdrawal. The simulation results were first validated over the upper basins of the three rivers before the hydrological responses to the MH forcing for the three basins were quantified. Both the upper Yellow and Yangtze rivers exhibit a decline in streamflow during the MH, especially in summer, which is a combined effect of less snowmelt and stronger evapotranspiration. The GS forcing caused a rise in temperature during the MH, as well as larger rainfall but less snowfall and greater evaporative water losses. The Brahmaputra River runoff is simulated to increase in the MH due to greater net precipitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».