The Green Sahara Re-desertification transition and its Climate Impacts over Northern Africa, Mediterranean Basin and the Levant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study presents an ensemble of atmosphere-ocean coupled Regional Climate Model (RCM) simulations for the Mid-Holocene (MH) climate across the Middle East, Mediterranean and North Africa (MENA) regions. This ensemble is generated using the Weather Research and Forecast (WRF) model with online coupling to the Regional Ocean Modelling System (ROMS) ocean model, which simulates the dynamics of the entire Mediterranean Sea, utilizing forcing derived from the Mid-Holocene (MH) climate generated from the UofT-CCSM4 General Circulation Model (GCM) with a prescribed Green Sahara (GS), and having a prescribed GS in the land surface in WRF, but allowing the land surface scheme in WRF to compute influence from GS. The results of this ensemble are characterized by an increased precipitation field, similar to previous results, and a 2 m surface temperature that is lower than those in results that have a fully prescribed GS in WRF. Further analysis determined that under the same GS prescription as in a previous study, the land surface scheme used in this study produces higher evaporation and a smaller change in albedo, jointly producing a lower 2 m surface temperature. This conclusion is supported by a new set of sensitivity experiments that modifies the prescribed land surface field, which also showed that the climate over the Middle East is sensitive to land surface states over northern Africa.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».