An aggregation framework to diagnose the compound hydroclimatic change of the Tibetan Plateau using multiple reanalysis data
Notice bibliographique
Résumé
Study region: This study was carried on Tibetan Plateau (TP), which is recognized as the “Third Pole” and “Asia Water Tower”. Study focus: TP is suffering extreme hydroclimatic change under global climate warming. Quantifying the hydroclimatic change pattern and strength is necessary to protect local to downstream hydrology and water resources. This study promoted an aggregation framework to diagnose the compound hydroclimatic change on TP using several high-resolution reanalysis data. New hydrological insights for the region: The promoted aggregation framework is efficient to diagnose the compound hydroclimatic change on TP. Both individual applied data and compound result indicate a warming and wetting environment on most TP, combined with increased trend of evapotranspiration (ET) and soil moisture (SM), while decreased trend of runoff (ROF). The hotspots with strong hydroclimatic change mainly located at inner-southeast TP and northeast TP, including Changtang Plateau, sources of Yellow-Yangtze-Mekong-Salween-Brahmaputra river basin, and Qaidam Basin. The compound warming strength is above 0.06 Celsius/mon/a in winter while the wetting trend is above 0.5 mm/mon/a in summer at most hotspots. ET is increased with trend above 0.1 mm/mon/a in spring, summer, autumn at most hotspots. SM is drying at south periphery while wetting at the remaining area with annual and seasonal trend above 0.0005 mm3/mm3/mon/a at hotspots. ROF is decreased with trend above 2 mm/mon/a at south-southeast hotspots in summer and autumn.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».