Hotspots and impacts of present and future compound hot and dry summers in Europe
Notice bibliographique
Résumé
Compound hot and dry events (such as recent summers of 2015, 2018 and 2022 in Europe) have an impact on a wide range of sectors, including health, transport, energy production, ecology, agriculture and forestry. The co-occurrence of extreme heat and drought poses a risk to water security in particular, since heat exacerbates moisture shortages during dry periods through increased evapotranspiration while at the same time water demand increases (e.g., for drinking water, cooling, irrigation). Current research suggests that climate change will increase the intensity, frequency, and duration of joint hot and dry extreme events in Europe. However, most studies focus on the drivers applying coarse-resolution global climate models.This study exploits a 50-member single-model initial condition large ensemble (SMILE) of the Canadian Regional Climate Model, version 5, at 12 km resolution (CRCM5-LE, RCP 8.5 from 2006 onwards, driven by the Canadian Earth System Model Version 2 large ensemble, CanESM2-LE). The application of a regional SMILE provides an extensive database of compound events and, subsequently, robust estimations of their occurrence changes across Europe, from current to future states and in high geographical detail.We define compound hot and dry summers based on joint exceedances of temperature and (negative) precipitation thresholds (2001-2020 JJA 95th percentiles). By considering low soil moisture (below regional 2001-2020 JJA 10th percentile) as an impact indicator, we further show the spatially varying connection between compound hot and dry summers and low water availability in Europe. Compound event occurrences are investigated in a current climate (2001-2020) and future 20-year slices at global warming levels (GWL, derived from the CanESM2-LE) of +2 °C and +3 °C, with each period represented by 1000 model years. Last, we investigate the underlying processes (e.g., heat budget terms) of changing event occurrences and their spatial distribution, and discuss the land use-specific (e.g., urban, agricultural, natural) exposure to impacts on water availability during compound hot and dry summers.We identify areas in the Mediterranean and northern France as hotspots with a fivefold occurrence frequency of compound hot and dry summers for +2 °C GWL. With +3 °C GWL, the Mediterranean, France, Belgium, southern Germany, Switzerland, and the south of UK and Ireland are affected by a tenfold occurrence frequency with respect to current climate.This study is an important boundary condition to the development of adaptation strategies for the affected regions. At the same time, it quantifies the reduction of event occurrence in a +2°C world compared to the higher GWL of +3°C, highlighting the importance of climate mitigation strategies and policies.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».