اثرات پیش بینی شده احتمالی تغییر اقلیم بر اکوسیستم های ساحلی مانگرو خلیج فارس با تاکید بر متغییرهای دما و بارش
Bibliographic record
Abstract
زمینه و هدف : تغییر اقلیم و گرمایش جهانی یکی از گستردهترین و مهم ترین مخاطرات زیست محیطی است. هدف این مطالعه بررسی روند دمای حداقل، حداکثر و بارندگی در دوره گذشته بوشهر به عنوان استان ساحلی خلیج فارس و پیشبینی آینده اقلیمی آن تا انتهای سال 2100 میلادی و همچنین اثرات احتمالی پیشبینی شده بر اکوسیستم های جنگلی مانگرو خلیج فارس می باشد. روش بررسی: در این مطالعه از روش ریزمقیاس رگرسیونی [1]SDSM و از مدل GCM[2] کانادایی CanESM2 در سه سناریو RCP2.6، RCP4.5 و RCP8.5 و مدل HadCM3 در سناریو A2 برای شبیهسازی دادههای اقلیمی ایستگاه سینوپتیک بوشهر در دورههای پایه، مشاهداتی و آتی (2100-2010) استفاده شد. همچنین اعتبارسنجی مدل با پنج شاخص آماری و عدم قطعیت مدل با روش بوت استرپ محاسبه شد. یافته ها: میزان افزایش دمای میانگین فصل زمستان و تابستان در طول دوره 47 ساله به ترتیب 8/1 و 7/1 درجه سانتیگراد بوده است. پیشبینی آینده اقلیمی دمای بیشینه و کمینه در مدل CanESM2[3] و HadCM3[4] بیش ترین افزایش را در ماههای سرد سال نشان دادند. همچنین دمای پیشبینی شده مدل CanESM2 در ماه های گرم از دمای کنونی کمتر خواهد بود. شبیهسازی متغییر اقلیمی بارش در مدل HadCM3 افزایش بارش را در فصل تابستان و پاییز و مدل CanESM2 افزایش بارش را برای همه فصول سال نشان دادند. بحث و نتیجه گیری : هر دو مدل زمستانهای گرمتری را در دهههای آتی برای استان بوشهر پیشبینی کردند. با پیشبینی طولانی شدن فصل گرم در مدل CanESM2 ممکن است زمان جوانهزنی و گلدهی مانگروها طولانیتر و از سه ماه به شش ماه تغییر یابد. در صورتی که افزایش بارش های پیشبینی شده به صورت ریزشهای حدی نباشند میتوانند همراه با افزایش دما باعث رشد و توسعه بیش تر مانگروها شوند. [1] - Statistical Down-Scaling Model [2] - General Circulation Model [3] - Canadian Earth System Model [4] - Hadley Center Climate Model
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.026 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".