Heatwave Duration and Heating Rate in a Non‐Stationary Climate: Spatiotemporal Pattern and Key Drivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heatwaves have had adverse affects on human life, ecosystems, and society. Global warming is expected to heighten the characteristics of heatwaves such as severity, duration, and frequency. Therefore, understanding the evolution of heatwaves is a central issue in climate change research with high relevance for society. Establishing a proper threshold for issuing a heatwave can be one of the most important issues in heatwaves studies, however, fewer studies focused on characterizing and modeling a heatwave threshold according to non‐stationary behavior, local geographic and physiographic characteristics. We have developed an applicable probabilistic framework to explore the heatwave events with different durations by applying appropriate thresholds. In this study, the proposed framework was applied to define the nonstationary frequency analysis of heatwaves models to account for the temporal trend caused by climate variability and change across Iran. The results showed that shorter heatwaves odds have been intensified more over Iran while longer heatwaves have not changed substantially. We find a substantial increase in heatwave hazard across Iran with a 40‐year available daily record, collectively from 1977 to 2019. The spatial distribution of the best non‐stationary models confirms the temporal evolution of heatwaves features due to global warming over Iran.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».