Nueva generación de escenarios de cambio climático SSP del IPCC para Colombia en alta resolución espacial utilizando modelos CMIP6 bajo los estándares de predicción de la OMM
Bibliographic record
Abstract
En agosto de 2021, el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) presentó nuevos resultados sobre la próxima generación de escenarios de cambio climático, denominado: "Trayectorias Socioeconómicas Compartidas". Estos escenarios expresan los cambios de temperatura y precipitación bajo 4 escenarios de cambio climático durante el resto del siglo XXI, utilizando alrededor de 33 modelos de baja resolución que forman parte del Couple Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). El objetivo de utilizar estos resultados fue realizar un downscaling estadístico para obtener escenarios de alta resolución espacial a nivel nacional a lo largo del siglo XXI. Para ello, se utilizaron los estándares de predicción desarrollados por la Organización Meteorológica Mundial (OMM, 2020), que sugieren el uso de varios modelos, utilizando solo aquellos que están calibrados por patrones espaciales, y entregando predicciones en un formato flexible (función de densidad de probabilidad). La próxima generación de escenarios de cambio climático sugiere que la temperatura media aumentará entre 1,1 °C y 2,0 °C en un escenario SSP1-2,6, y entre 3,5 °C y 6,2 °C en un escenario SSP5-8,5 para finales del siglo XXI. con respecto a la climatología de referencia 1981-2010. Los mayores incrementos se encuentran en la región Caribe Sur, Andina Central y Sur, y en gran parte de la Orinoquía y Amazonía. Independientemente del escenario, los volúmenes anuales de precipitación no cambiarán demasiado con respecto al clima actual. Con esos cambios en la temperatura media y la precipitación, la clasificación climática de Lang estima que el Caribe y partes de la región Andina dejarán de ser zonas semiáridas y migrarán hacia condiciones áridas, mientras que áreas de la Amazonía migrarán de superhúmedo a climas húmedos.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".