Projected river water temperatures in Poland under climate change scenarios
Notice bibliographique
Résumé
70 Polish rivers in Central Europe. This study projects river water temperatures (RWTs) of 70 Polish rivers (125 gauges) under two Shared Socioeconomic Pathway (SSP245 and SSP585) using the ensembled data of 10 CMIP-6 climate models till 2100. The results show that choice of the climate models significantly impacts the projection of RWTs, suggesting the use of ensembles to reduce the uncertainty brought by the individual climate models. For both scenarios, the projected annual averaged RWTs in all gauges increase significantly, and rivers warm at an average decadal rate of 0.14 and 0.36 °C for SSP245 and SSP585, respectively. Irrespective of which scenario, in the future, autumn RWTs tend to increase the fastest, followed by summer and winter, then spring. As for one of the most important biologically relevant metrics, namely the annual number of days when RWTs exceed 20 °C (D 20 ), the results show that for both scenarios, D 20 increases for majority of river stations, with an average decadal rate of 3.58 and 7.53 days for SSP245 and SSP585, respectively. Our results suggest that climate protection measures play an important role in mitigating the impact of climate change on river warming and should be taken immediately. • Water temperatures of 70 Polish rivers covering 125 river gauges are projected. • Choice of climate models significantly impacts the projection of river water temperatures. • Rivers warm at an average rate of 0.14 and 0.36 °C decade −1 for SSP245 and SSP585. • D 20 increases at an average rate of 3.58- and 7.53 days decade −1 for SSP245 and SSP585.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».