Projected expansion of hottest climate zones over Africa during the mid and late 21st century
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Projected shifts in thermal climate zones over Africa during the mid and late 21st century are assessed by employing the Thornthwaite thermal classification applied to 40 CMIP6 global climate models under the SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-8.5 forcing scenarios. The CMIP6 multimodel ensemble mean reproduces the observed pattern of thermal zones during the reference period, albeit with some discrepancies. The projections reveal a gradual expansion of the hottest thermal type consisting of a northward and southward displacement of torrid climate zones, with this effect intensifying as greenhouse gas (GHG) forcing increases and the time horizon moves from the mid to the end of the century. In particular, the Mediterranean region, almost all southern African countries, part of East Africa and most Madagascar predominantly warm in present-day conditions, are projected to face mostly hot climates in the mid—21st century and torrid by the end of the 21st century in the high-end forcing scenario. Generally, in the mid—21st century, torrid climates expand by up to ∼15%, 20% and 27% of total Africa’s land areas for the SSP1-2.6, SSP2-4.5 and SSP5-8.5, respectively, with these fractions increasing to ∼16%, 28% and 42% in the late 21st century. Therefore, at the end of the 21st century for the high-end GHG concentration scenario, the African continent will be covered by 81%–87% of torrid climate type, which will have enormous impacts on the sustainable development of African countries.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».