Intensifying hydroclimatic swings under a warming climate: Disentangling anthropogenic climate change and internal variability in North America
Notice bibliographique
Résumé
Hydroclimatic Swing Events, characterized by alternating droughts and floods, are expected to increase in both frequency and intensity across several regions in North America. These compound extremes pose significant threats to the environment, agriculture, and water resource management compared to isolated events, necessitating a deeper understanding of their behavior. This study investigates the relative contributions of anthropogenic forcing (ACC) and internal climate variability (ICV) to the characteristics of hydroclimatic swing events, utilizing four single-model initial-condition large-ensembles, including CanRCM4-LE, CanLEAD-EWEMBI, CanLEAD-S14FD, and GFDL-SPEAR, with a total number of 180 runs to offer a comprehensive view of shifting risks. Long-term projections reveal robust trends in most characteristics emerging from ICV-induced fluctuations during periods of +4.0 °C warming, which become discernible within +2.0 or + 3.0 °C warming periods. Based on the ratio-based analysis, more abrupt and intense events are likely to be influenced by the strengthened ACC rather than ICV regardless of events, transition types, and models. Spatial analysis reveals differences between the northern and southern regions of North America, pinpointing ACC hotspots in the Rocky Mountains spanning from Canada to California. Overall, our results indicate that transitions between extreme phases of hydroclimatic swings can become more abrupt and intense, largely affected by ACC. This underscores the heightened risk of exacerbated environmental, hydrological, and socio-economic conditions in the future due to the emergence of lagged compound drought and flood events driven by anthropogenic activity. • Proposes novel metrics (TAI, CPF) to characterize hydroclimatic swing events. • Assesses the relative roles of anthropogenic forcing and internal variability using four large ensemble climate models. • Finds more frequent, intense, and abrupt swing events under higher warming, with ACC dominance emerging by 2 to 3 °C. • Identifies regional hotspots of ACC influence across mid-latitude North America and the Rockies. • Highlights the potential of TAI and CPF as early indicators for climate risk and adaptation planning
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».