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Enregistrement W4407392369 · doi:10.1038/s43247-025-02076-9

Deciphering the role of evapotranspiration in declining relative humidity trends over land

2025· article· en· W4407392369 sur OpenAlexafffund
Yeonuk Kim, Mark S. Johnson

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésEvapotranspirationRelative humidityEnvironmental scienceHumidityAtmospheric sciencesGeographyPhysical geographyMeteorologyGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, relative humidity over land has declined, driving increases in droughts and wildfires. Previous explanations attribute this trend to insufficient moisture advection from the ocean to sustain the current level, but this ignores atmospheric moisture supplied from terrestrial evapotranspiration. Importantly, current state-of-the-art climate models continue to underestimate the observed relative humidity trend over land. Here, we show that changes in specific humidity over land relative to a given baseline, unaccounted for by ocean advection, are quantitatively equivalent to relative changes in evapotranspiration on a global scale. This finding is consistent across climate models and climate reanalysis datasets, despite discrepancies in evapotranspiration trends among them. Differences in evapotranspiration trends are identified as a prominent cause of the bias in relative humidity trend expressed in climate models. These results suggest that current climate models may overestimate evapotranspiration intensifications, leading to an underestimation of atmospheric drying, with critical implications for accurately predicting droughts, wildfires, and climate adaptation. Differences in simulated evapotranspiration may play a key role in explaining why the observed decline in relative humidity over land is underestimated in state-of-the-art climate models, suggest analyses of climate model output and reanalysis data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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