Tipping point-induced abrupt shifts in East Asian hydroclimate since the Last Glacial Maximum
Notice bibliographique
Résumé
Multiple tipping points in the Earth system could be triggered when global warming exceeds specific thresholds. However, the degree of their impact on the East Asian hydroclimate remains uncertain due to the lack of quantitative rainfall records. Here we present an ensemble reconstruction of East Asian summer monsoon (EASM) rainfall since the Last Glacial Maximum (LGM) using nine statistical and machine learning methods based on multi-proxy records from a maar lake in southern China. Our results define five tipping points in the EASM rainfall since the LGM, which are characterized by abrupt and irreversible regime shifts with a median amplitude of 387 ± 73 mm (24 ± 5 %). Combined with multi-model simulations and existing records, we attribute these tipping points to cascades of abrupt shifts in the Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) and Saharan vegetation. Our findings underscore the nonlinear behavior of the EASM and its coupling with other tipping elements. The nonlinear behavior of the East Asian summer monsoon (EASM) remains largely unknown. Here, an ensemble reconstruction of EASM rainfall since the Last Glacial Maximum is presented and five tipping points in this monsoon system are identified.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».