Multi‐Model Projection of Climate Extremes under 1.5°C–4°C Global Warming Levels across Iran
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study investigates the spatial and temporal patterns of climate extremes in Iran and projects future changes using data from seven General Circulation Models (GCMs) that participated in the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6). We assess the impacts of climate change under the SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5 emission scenarios, considering global warming levels of 1.5°C, 2°C, 3°C, and 4°C above preindustrial levels. Gridded observations are derived from ground measurements, using the SYMAP algorithm at a 1/8° latitude–longitude resolution. Subsequently, statistical downscaling of GCMs is performed using the Multivariate Bias Correction (MBC) and Bias Correction Constructed Analogues with Quantile Mapping Reordering (BCCAQ) approaches. Projected changes in extreme temperature and precipitation events are evaluated using the CLIMDEX indices. The findings indicate consistent rises in annual temperatures across Iran, with temperature indices such as warm spell duration and the monthly minimum value of daily temperature exhibiting substantial increases, about twofold by the +4.0°C period. Additionally, the study highlights a potential intensification in precipitation extremes (Rx1day, Rx5day, R90p, R95p), suggesting a heightened risk of more frequent and severe floods, particularly in the western, northern, and northwestern regions. These insights underline the critical need for region‐specific adaptation strategies to address the risks associated with climate change in 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».