Projected changes in heat, extreme precipitation, and their spatially compound events over China’s coastal lands and seas through a high-resolution climate models ensemble
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract China’s coastal lands and seas are highly susceptible to the changing environment due to their dense population and frequent economic activities. These areas experience more significant impacts from climate change-induced extreme events than elsewhere. The most noticeable effects of climate change are extreme high temperatures and extreme precipitation. We employ an ensemble of RCMs (Regional Climate Models) to investigate and project changes in temperature, precipitation, and Compound Heat-Precipitation Extreme events (CHPEs) over selected China’s coastal lands and seas for both historical (1985–2004) and future periods (2080–2099). The multi-model ensemble projects that daily temperature extremes will increase by 2.9 °C to 5.4 °C across China’s coastal lands and seas, with land areas showing a higher temperature increase than marine areas. Extreme precipitation shows a high geographical heterogeneity with a 2.8–3.9 mm d −1 reduction over the 15–25°N marine areas while a 2.2–5.4 mm d −1 increment over the 25°N-35°N land areas. We use the Clausius–Clapeyron relationship to reveal that the peak of daily extreme precipitation will increase by 2–7 mm d −1 and the temperature at which extreme precipitation peaks will increase by 2 °C to 6 °C by warming. The land area of 25–30°N has the highest peak precipitation increase of 9.87 mm d −1 and a peak temperature increase of 6 °C. As precipitation extremes intensify with daily temperature extremes increase, CHPEs are projected to occur more frequently over both land and marine areas. Compared with the historical period, the frequency of CHPEs will increase by 40.9%-161.2% over marine areas, and by 36.2%-163.6% over land areas in the future. The 15–20°N area has the highest frequency increase of CHPE events, and the 25–30°N area has the largest difference in frequency increase under two different scenarios. It indicated that the 25–30°N area will be more easily affected by climate change.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle