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Enregistrement W4392578534 · doi:10.5194/egusphere-egu24-11522

Assessing the Impact of Climate Change on Global Wetland Extent using CMIP6 multi-model analysis.

2024· preprint· en· W4392578534 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Changes in China
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeWetlandClimatologyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementGeologyEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wetlands play a crucial role in the Earth's system, interacting with various processes such as the hydrological cycle, energy and water exchange with the atmosphere, and global nitrogen and carbon cycles. However, the historical extent of wetlands has suffered significant losses, primarily driven by human activities, particularly in Europe, North America, China, and Southeast Asia. Because of their remote locations, northern Canada and Siberia remain relatively untouched, while South America and Central Africa face current threats. The future trajectory of wetlands is anticipated to be influenced not only by direct human actions but also by climate change. Here we present our assessment of climate-driven global change in wetland extend, focusing on the main wetland complexes. We used an approach based on the Topographic Hydrological model (TOPMODEL), and soil liquid water content projections from 14 models of the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6). Our analysis reveals a consistent decrease in wetland extent in the Mediterranean, Central America, and Northern South America, with a substantial long-term loss of 28% in the western Amazon Basin under high radiative forcing (SSP370). Conversely, Central and Western Africa exhibit an increase in wetland extent, excluding the Congo Basin. Nevertheless, most of the area studied (80%) presents uncertain results, due to conflicting projection of changes between the models. Notably, we show that there is significant uncertainty among CMIP6 models regarding liquid soil water content in high latitudes, due to permafrost representation and its thawing. By narrowing our focus to 10 models that seem to best represent the thawing of permafrost, we find modest decline in the overall global area (< 5%), yet significant spatial diversity, with better model agreement. Beyond 50°N, long-term losses of 13% are noted globally, with specific areas like the Hudson Bay Lowlands experiencing a 21% decrease and the Western Siberian Lowlands a 15% decrease under high radiative forcing.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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