A Novel Method Based on Precipitation, Surface Evaporation, and Water Vapor Flux Divergence for Estimating the Continental Evaporation Recycling Ratio
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The continental evaporation recycling ratio (ERR) measures the role of terrestrial evaporation in sustaining downwind precipitation and the reliance of terrestrial rainfall on land‐based moisture recycling. Accurate estimation of ERR can help identify regions with a strong dependence on the terrestrial water cycle, offering valuable implications for land use management. However, the existing techniques for calculating ERR at continental or global scales depend on the accuracy of simulations on complicated and underlying processes, which are difficult to conduct. To address this methodological gap, we propose a novel method that integrates precipitation, surface evaporation, and water vapor flux divergence, incorporating the microphysics scheme of clouds and precipitation. This method utilizes remote sensing data, including precipitation, evaporation, specific humidity, wind speed, water vapor, water content, and other variables, without relying on complicated simulation results. It features a simple structure and low computational cost. Using this approach, we map historical ERR from 1985 to 2014 to establish a baseline for spatial distributions and driving factors. To further validate the results from this study, we calculate the response of ERR to climate change under SSP5‐8.5 and SSP1‐2.6 scenarios for the near term (2024–2040) and long term (2081–2099), and then compare our results with other existing climate change studies. The comparisons demonstrate the robustness of our method. We conclude that the proposed method can offer an effective approach for quantifying ERR at continental or global scales.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».