Current and projected changes in climate extremes and agro-climatic zones over East Africa
Notice bibliographique
Résumé
Given the sensitivity of the agricultural sector to climate variability and change, a comprehensive understanding of environmental factors to this sector and the extent to which climate change may alter such factors is critical for planning and adaptation strategies. This study aims to assess the extent of extreme climate conditions and livestock-relevant maps of agro-climatic zones across East Africa in current and future climates. Ensembles of seven global climate models selected from the sixth Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) are considered under SSP245 and SSP585 socio-economic pathways. The water extreme/stress indicators considered include indices to indicate drought and flood situations. The heat stress indicators are composed of the frequency of hot spells and the duration and intensity of heat waves. As expected, all heat stress indicators are projected to increase in future climates. The frequency and intensity of heavy precipitation events are also projected to increase with increased GHG emissions. The drought stress indicators follow the precipitation pattern and are projected to decline over most of the domain. A heterogeneous response of the agro-climate regime to climate changes is projected for eastern Africa, with some areas (e.g., southern Tanzania) experiencing alterations towards drier zones while others (e.g., northern Somalia, South Sudan) are experiencing a shift towards wetter zones. The increase in short-duration heavy precipitation events together with the enhanced pace of heat stress over the region, will have critical implications for agriculture in general and local livestock production in particular.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».