Constrained Projections of Extreme Low Temperatures in Eastern China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The latest two generations of climate models (CMIP5 and CMIP6, Coupled Model Intercomparison Projects Phase 5 and 6) show a clear discrepancy in the projected future changes in mean temperature. Different methods have been proposed to reduce this difference, however, very limited studies are focused on extreme low temperatures (ELT). Here we propose a new method to constrain the projection of ELT changes by establishing their quasi‐linear relationships with mean temperature (Tmean) in Eastern China. The results show that the Tmean weighting coefficients considering model performance and independence can effectively reduce the uncertainty range of future ELT. Before constraint, there are substantial differences in the projected ranges of Tmean and ELT between CMIP5 and CMIP6 models. After constraint, the projected ranges of CMIP6 models are considerably reduced, particularly at the warmer end, thus showing better consistency with CMIP5. Under the SSP5‐8.5 scenario, at the end of the 21st century (2081–2100), the original projected changes in Tmean are constrained from 5.1 (3.5–7.9)°C to 5.0 (3.5–6.5)°C, with the warmer end of the projected range decreased by 1.4°C. For the ELT, the decreases of the warmer ends are 1.9°C and 1.2°C for the annual minima of daily minimum (TNn) and maximum temperature (TXn), respectively. The reliability evaluation shows that the differences between pseudo‐observations represented by two large ensemble models and constrained projections are smaller than those for unconstrained projections, thereby confirming the reliability of the weighted method employed in this study.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».