Heatwaves Over Bangladesh: Long-Term Trends and Contributing Factors
Notice bibliographique
Résumé
Heatwave intensity, duration, and frequency over Bangladesh have risen significantly in recent decades and are projected to increase further under continued global warming. Yet, their underlying characteristics and drivers remain underexplored. This study examines long-term trends and mechanisms of heatwaves across pre-monsoon and monsoon seasons during 1971–2024 using ERA5 reanalysis data. Results show that the monsoon is experiencing an accelerated warming trend, with daily maximum temperature (T2Mmax) increasing at a rate three times greater than that of the pre-monsoon. Simultaneously, daily maximum equivalent potential temperature (EPTmax) is rising nine times and over three times faster than the corresponding T2Mmax rates in the pre-monsoon and monsoon, respectively. These changes have caused the frequency of extreme T2Mmax and EPTmax to increase by 30% and 167% in the pre-monsoon and by 457% and 661% during the monsoon, respectively. Consequently, the number of mean heatwave days has increased by about 25 days during the pre-monsoon and 40 days during the monsoon since 2000. Synoptic analyses reveal that quasi-stationary mid-tropospheric anticyclones are the primary drivers of heatwaves, which promote subsidence, cloud suppression, and enhanced surface radiative heating. Land-atmosphere interactions then further exacerbate these conditions. Collectively, these findings demonstrate that circulation patterns, soil moisture, and humidity play critical roles in driving the intensity and persistence of heatwaves over Bangladesh. This study advances the understanding of regional heatwave dynamics and provides actionable insights for evidence-based climate adaptation, disaster risk reduction, and public health resilience planning in South Asia.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».