Multi-Model Ensemble Mean Shows Accelerating Global Below-Ground Warming
Notice bibliographique
Résumé
The below-ground component of the Earth’s critical zone is crucial to human activities and underpins numerous chemical, physical and biological processes. However, previous studies primarily concentrated on below-ground temperatures (BGT) until depths up to 3 m and periods shorter than 70 years; few studies have globally analyzed the historical spatiotemporal variability of BGT beyond those ranges. The objective of this study was to investigate BGT anomalies (ΔBGT) between depths of 0–42 m during 1850–2100 using model outputs from CMIP6. The results show a three-stage accelerating warming pattern (1850–2014): weak pre-1943 warming (0.02 °C decade⁻¹, depth-average), mid-century stagnation, and post-1984 acceleration (0.33 °C decade⁻¹, depth-average) for depth mean of 0.05∼1.75 m. Future mean warming rises ∼1.7 times from SSP1‑2.6 (2.08 °C) to SSP5‑8.5 (3.45 °C), with maximum of warming mean expanding 2.6 times. Asymmetric BGT extremes drive elevated subsurface heat risk under high emissions. A robust seasonal hierarchy reversal occurs (DJF‑ to JJA‑dominated), with winter BGT most sensitive to radiative forcing. ΔBGT amplifies strongly from 60°N, and enhances in high‑altitude/coastal regions under high emissions. Heterogeneous bottom boundary condition placement (BBCP) is an important structured uncertainty source in multi-model BGT analysis, introducing non-physical sampling artifacts in ensemble-mean vertical profiles. Despite inter‑model heterogeneity, the multi‑model ensemble yields physically consistent depth‑attenuated warming, providing an ensemble-constrained reference for subsurface thermal change investigation. By 2100, low-moderate emission scenarios (e.g., SSP1‑2.6, SSP2‑4.5) will slow BGT warming. This study can provide insightful understanding of the overlooked BGT and inform future model intercomparison projects and ensemble mean analysis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».