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    Robustness and uncertainties in global multivariate wind-wave climate projections

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    RobustnessUncertaint ... (208.7Kb)
    Identificadores
    URI: https://hdl.handle.net/10902/35148
    DOI: 10.1038/s41558-019-0542-5
    ISSN: 1758-678X
    ISSN: 1758-6798
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    Autoría
    Morim, Joao; Hemer, Mark; Wang, Xiaolan L.; Cartwright, Nick; Trenham, Claire; Semedo, Alvaro; Young, Ian; Bricheno, Lucy; Camus Braña, Paula; Casas-Prat, Mercè; Erikson, Li; Mentaschi, Lorenzo; Mori, Nobuhito; Shimura, Tomoya; Timmermans, Ben; Aarnes, Ole; Breivik, Øyvind; Behrens, Arno; Menéndez García, MelisaAutoridad Unican; [et al.]
    Fecha
    2019-09
    Derechos
    © 2019, The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Limited. This version of the article has been accepted for publication, after peer review and is subject to Springer Nature's AM terms of use, but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections. The Version of Record is available online at: http://dx.doi.org/10.1038/s41558-019-0542-5
    Publicado en
    Nature Climate Change, 2019, 9(9), 711-718
    Editorial
    Springer Nature
    Enlace a la publicación
    https://doi.org/10.1038/s41558-019-0542-5
    Resumen/Abstract
    Understanding climate-driven impacts on the multivariate global wind-wave climate is paramount to effective offshore/coastal climate adaptation planning. However, the use of single-method ensembles and variations arising from different methodologies has resulted in unquantified uncertainty amongst existing global wave climate projections. Here, assessing the first coherent, community-driven, multi-method ensemble of global wave climate projections, we demonstrate widespread ocean regions with robust changes in annual mean significant wave height and mean wave period of 5-15% and shifts in mean wave direction of 5-15°, under a high-emission scenario. Approximately 50% of the world's coastline is at risk from wave climate change, with ~40% revealing robust changes in at least two variables. Furthermore, we find that uncertainty in current projections is dominated by climate model-driven uncertainty, and that single-method modelling studies are unable to capture up to ~50% of the total associated uncertainty.
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