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Enregistrement W4407977765 · doi:10.3390/atmos16030273

Spatio-Temporal Analysis of Changes in the Iranian Summer Subtropical High-Pressure System from a Climate Change Perspective

2025· article· en· W4407977765 sur OpenAlexaff
Mokhtar Fatahian, Zahra Hejazizadeh, Ali Reza Karbalaee, Hamed Shahidinia, Junye Wang

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesIran National Science Foundation
Mots-clésPerspective (graphical)ClimatologySubtropicsClimate changeSubtropical ridgeEnvironmental scienceMeteorologyGeographyOceanographyGeologyPrecipitationMathematicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change plays a significant role in altering the behavior of large-scale atmospheric systems, particularly the subtropical high-pressure systems relevant to the climate of Iran. This study investigates the impact of climate change on the subtropical high-pressure system over Iran by utilizing ERA5 reanalysis data and CORDEX projections. Focusing on future projections (2022–2063) under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios, the analysis reveals substantial shifts in the position and intensity of the subtropical high when comparing the high-pressure center between currently observed data and the projected scenarios. The center of the high-pressure system exhibits a northward migration, particularly pronounced in August; a consistent upward trend in geopotential height, analyzed using the Kendall trend method, is observed, indicating a strengthening of the high-pressure system. This intensification leads to a westward and northward expansion of the summer high-pressure cell. Consequently, this study anticipates the emergence of more pronounced cyclonic circulations at higher latitudes (>38° N) in the future. These findings suggest that climate change will substantially alter the behavior of the subtropical high over Iran, impacting regional weather patterns and potentially leading to climate anomalies.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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