Global Warming Determines Future Increase in Compound Dry and Hot Days within Wheat Growing Seasons Worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Compound dry and hot extremes are proved to be the most damaging climatic stressor to wheat thereby with grave implications for food security, thus it is critical to systematically reveal their changes under unabated global warming. This study provides a comprehensive analysis of the changes in compound dry and hot days (CDHD) occurring within dynamic wheat growing seasons of 2015-2100 over dynamic wheat planting regions worldwide under SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 and SSP5-8.5, including CDHD’s frequency and severity. This study sought to fill the gap in knowledge by identifying the CDHD occurring within dynamic wheat growing seasons, clarifying the correlations between droughts and heats as well as their impacts on CDHD, and revealing the driven mechanism of global warming for the increase of CDHD.Our results demonstrate a notable increase in CDHD’s frequency and severity worldwide under all SSPs, such increase is sharper over southern Asia in winter wheat growing season, and southern Canada, northern America, Ukraine, Turkey and northern Kazakhstan in spring wheat growing season. As the top 10 wheat producer, India and America will suffer much more detrimental CDHD in their wheat growing season. Adopting a low forcing pathway will mitigate CDHD risks in up to 93.3% of wheat areas. Positive dependence between droughts and heats in wheat growing season is found over more than 74.2% of wheat areas, which will effectively promote the frequency and severity of CDHD. Global warming will dominate the increase of CDHD directly by increasing hot days and indirectly by enhancing potential evapotranspiration thereby aggravating droughts. This study helps to optimize adaptation strategies for mitigating CDHD risks on wheat production, and provides new insights and analysis paradigm for investigating future variations in compound extremes occurring within dynamic crops growing seasons.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».