Suhu Bola Basah Ekstrem yang Diperkuat Secara Lokal oleh Tanah Basah

Abstrak
Suhu ekstrem bola basah (WTE) terjadi karena kombinasi kelembaban dan suhu tinggi, dan berbahaya bagi kesehatan manusia. Di samping kondisi skala besar yang menguntungkan, fluks permukaan memainkan peran penting dalam WTE; namun, sedikit yang diketahui tentang bagaimana heterogenitas permukaan lahan memengaruhinya. Dengan menggunakan simulasi model konveksi pan-Afrika selama 10 tahun, kami menemukan bahwa sebagian besar WTE memiliki luasan spasial2.000. Mereka terjadi lebih sering daripada anomali kelembaban tanah positif (SMA) yang biasanya terjadi setelah hujan. Suhu bola basah meningkat secara lokal sebesar 0,5–0,6C dalam kejadian yang terkait dengan SMA berskala lebih kecil (50 km) dibandingkan dengan kejadian dengan SMA berskala lebih besar (300 km). Sirkulasi mesoskala, yang dihasilkan dari kontras spasial yang lebih kuat dari fluks panas yang masuk akal, lebih efisien memusatkan udara hangat yang lembap di lapisan batas yang lebih dangkal. Mekanisme ini dapat menjelaskan perkiraan yang lebih rendah dari nilai Twb puncak dalam produk dengan resolusi yang lebih kasar. Peran SMA sebelumnya dari curah hujan baru-baru ini dapat membantu mengeluarkan peringatan dini lokal.

Poin-poin Utama

• Penggerak suhu bola basah ekstrem (WTEs) dianalisis dalam simulasi model konveksi pan-Afrika selama 10 tahun
• Sebagian besar WTE adalah2.000 dengan menggabungkan anomali kelembaban tanah positif (SMA) secara lokal dengan kondisi skala besar yang lebih hangat dan lembab
• Sirkulasi mesoskala yang disebabkan oleh SMA pada skala 10 km memperkuat WTE secara lokal melalui penurunan dan penekanan pertumbuhan lapisan batas.

Ringkasan Bahasa Sederhana
Tekanan panas dapat menimbulkan konsekuensi yang merugikan bagi manusia dan ekosistem. Melalui keringat yang kurang efektif, kelembapan udara sekitar meningkatkan tekanan panas pada manusia. Tekanan panas ekstrem terjadi ketika kelembapan dan suhu tinggi yang terkait dengan pola cuaca berskala besar berpadu dengan fluks panas dan kelembapan permukaan. Model cuaca dan iklim saat ini digunakan untuk memproyeksikan tekanan panas di masa mendatang, tetapi tidak dapat menggambarkan variabilitas kelembapan tanah pada skala spasial yang halus. Di sini kami menyelidiki penyebab ekstrem panas yang lembap dan mengukur peran kelembapan tanah di seluruh benua Afrika dalam simulasi model iklim beresolusi tinggi. Sebagian besar kejadian ditemukan terjadi pada skala spasial kurang dari 2.000 mathematical equationdan sangat terkait dengan tanah basah akibat hujan baru-baru ini. Tanah basah menguapkan lebih banyak uap air ke atmosfer sekaligus mengurangi pencampuran udara di dekat permukaan. Faktor terakhir ini menyebabkan udara panas dan lembap terbentuk lebih efisien di dekat tanah. Studi ini menunjukkan bahwa pemantauan dan perkiraan suhu panas lembap yang ekstrem secara akurat memerlukan kumpulan data beresolusi tinggi yang menggambarkan aspek-aspek seperti bercak tanah basah akibat hujan baru-baru ini secara realistis. Studi ini juga menunjukkan potensi peringatan dini stres panas menggunakan pengamatan suhu tanah atau permukaan tanah basah secara hampir real-time dari satelit dan stasiun cuaca.

1 Pendahuluan
Dalam beberapa tahun terakhir, tekanan panas telah menerima peningkatan perhatian dari komunitas ilmu iklim (Barriopedro et al., 2023 ; Marx et al., 2021 ) dan telah ditetapkan dengan baik bahwa kelembapan udara sekitar berkontribusi terhadap tekanan panas melalui efek pembatasnya pada efisiensi keringat, mekanisme pendinginan utama tubuh (Baldwin et al., 2023 ; Buzan & Huber, 2020 ; Matthews, 2018 ; Sherwood & Huber, 2010 ). Suhu bola basah (Twb) telah banyak digunakan untuk mendokumentasikan panas lembab ekstrem di masa lalu (Ivanovich et al., 2022 , 2024 ; Justine et al., 2023 ; Mishra et al., 2020 ; Raymond et al., 2017 , 2021 ; Rogers et al., 2021 ; Speizer et al., 2022 ) dan dalam proyeksi iklim masa depan (Birch et al., 2022 ; Coffel et al., 2018 ; Freychet et al., 2022 ; Kang, 2018 ; Pal & Eltahir, 2016 ; Schwingshackl et al., 2021 ; Vecellio et al., 2023 ; Wang et al., 2021 ). Ekstrem suhu bola basah (WTE) merupakan hasil dari kombinasi proses fisik yang bekerja pada berbagai skala waktu dan ruang. Sementara adveksi udara hangat dan lembap dapat menciptakan kondisi yang menguntungkan (Monteiro & Caballero, 2019 ; Raymond et al., 2021 ), mekanisme yang membatasi pencampuran udara dekat permukaan dengan lapisan atmosfer atas juga merupakan kunci dalam WTE. Di satu sisi, penurunan skala besar ditemukan di atas WTE di daerah Tropis global (Raymond et al., 2021 ): hal ini membuat troposfer tengah tetap kering, sehingga membatasi konveksi dalam dan memungkinkan tercapainya nilai Twb dekat permukaan yang tinggi (Duan et al., 2024 ). Di sisi lain, Monteiro dan Caballero ( 2019 ), Krakauer et al. ( 2020 ), dan Mishra et al. ( 2020 ) menemukan nilai puncak Twb yang lebih besar terkait dengan peningkatan evapotranspirasi yang diakibatkan oleh tanah yang lebih basah yang biasanya terkait dengan irigasi; peningkatan evapotranspirasi tidak hanya membasahi lapisan batas tetapi juga mengurangi pertumbuhannya, sehingga memusatkan udara panas dan lembap di lapisan batas yang lebih dangkal (Justine et al., 2023 ; Mishra et al., 2020 ). Mekanisme ini sangat efektif jika kelembapan tanah memberikan kontrol yang kuat pada pembagian energi yang tersedia (radiasi matahari) menjadi fluks panas sensibel (SH) dan panas laten (LH) permukaan. Kong dan Huber ( 2023) memang menemukan hubungan yang signifikan antara tanah yang lebih basah dan suhu bola basah yang lebih tinggi di lokasi yang secara luas sesuai dengan wilayah dengan kopling daratan-atmosfer yang kuat (Hsu & Dirmeyer, 2022 ; Koster et al., 2004 ).

Bercak kelembapan tanah karena misalnya, irigasi atau curah hujan, dapat berkisar dalam ukuran dari beberapa kilometer hingga puluhan kilometer. Oleh karena itu, heterogenitas spasial fitur evaporatif permukaan tanah mungkin tidak teratasi dengan baik dalam model cuaca dan iklim resolusi kasar (Coffel et al., 2018 ; Taylor et al., 2013 ), yang akhirnya memengaruhi keadaan atmosfer. Secara keseluruhan, peran kelembapan tanah dalam ekstrem Twb dan representasi spasialnya yang kasar mungkin menjadi salah satu alasan untuk meremehkan nilai puncak Twb di sebagian besar produk iklim grid, seperti yang disarankan oleh beberapa studi yang disebutkan di atas. Secara khusus, studi pan-Afrika dari Birch et al. ( 2022 ) melaporkan meremehkan intensitas dan frekuensi nilai puncak Twb dalam Model Terpadu Met Office yang dijalankan pada jarak grid horizontal 25 km dengan konveksi berparameter (P25) dibandingkan dengan 4 km, yang memungkinkan konveksi (CP). Selain itu, dalam simulasi iklim masa depan dengan lintasan sosial-ekonomi tanpa mitigasi emisi yang didorong oleh kebijakan (RCP8.5), WTE adalah 1,3
C lebih intens dan 30 hari
lebih sering terjadi pada akhir abad ini dalam model CP dibandingkan dengan P25.

Model yang memungkinkan konveksi menawarkan representasi yang lebih baik dari siklus air atmosfer secara umum dan konveksi secara khusus (Birch et al., 2014 ; Finney et al., 2019 ; Kendon et al., 2019 ). Interaksi daratan-atmosfer juga ditangkap dengan lebih baik (misalnya, umpan balik kelembapan tanah-presipitasi; Taylor et al., 2013 ; Hohenegger et al., 2009 ; Lee & Hohenegger, 2024 ) sehingga menghasilkan pola kelembapan tanah dan fluks permukaan yang lebih heterogen dan realistis. Di sini, kami menggunakan simulasi model CP yang sama seperti Birch et al. ( 2022 ) untuk memeriksa proses skala kecil yang berkontribusi pada WTE. Pertama-tama kami mengukur karakteristik dan pendorong WTE. Kemudian, kami menyelidiki hubungan antara kelembapan tanah dan intensitas WTE, dengan penekanan pada efek skala panjang kelembapan tanah dan peran kopling permukaan tanah-lapisan batas.

2 Data dan Metode
2.1 Data
Simulasi CP4-Afrika (CP4A), yang dilakukan dalam rangka proyek Peningkatan Proses Model untuk Iklim Afrika (IMPALA), didasarkan pada model regional Met Office yang digunakan untuk prakiraan cuaca operasional (UKV, Tang et al., 2013 ). Simulasi ini mencakup periode 1997–2006 dan mencakup benua Afrika (25
W-57-nya
E, 45
S-40
N) pada jarak grid horizontal berkisar antara 4,4 km di ekuator sampai 3,2 km di 45
S. Kondisi batas lateral disediakan oleh simulasi atmosfer global yang dilakukan dengan konfigurasi Global Atmosphere 7.0 dari Unified Model (Walters et al., 2019 ). Untuk deskripsi lengkap tentang pengaturan eksperimen dan evaluasi model, pembaca dapat merujuk ke Stratton et al. ( 2018 ) dan Kendon et al. ( 2019 ).

Kelembapan tanah diinisialisasi dengan data klimatologi yang diperoleh dari simulasi offline model permukaan tanah JULES (Best et al., 2011 ), yang memastikan spin-up dari empat lapisan tanah model (lapisan teratas sedalam 10 cm). JULES merepresentasikan pertukaran energi, massa, dan momentum antara permukaan dan atmosfer, bersama dengan perpindahan air dan panas permukaan dan bawah permukaan. Permukaan direpresentasikan oleh 9 “ubin” permukaan (5 bervegetasi dan 4 tidak bervegetasi), masing-masing dengan neraca energinya sendiri, dengan cakupan fraksional ubin yang ditentukan dari pemetaan penutup lahan. Dalam CP4A, jenis tanah dan sifat fisik terkait ditentukan sebagai pasir di seluruh domain untuk menekan variabilitas atmosfer palsu yang diciptakan oleh pemetaan tekstur tanah yang tidak realistis.

2.2 Metode
2.2.1 Prosedur Pengambilan Sampel dan Wilayah Studi
Di antara berbagai metrik tekanan panas yang didefinisikan dalam literatur ilmiah (Buzan et al., 2015 ; Schwingshackl et al., 2021 ; Sherwood, 2018 ), suhu bola basah telah banyak digunakan dalam komunitas ilmu iklim untuk landasan fisiknya; kami menggunakan metrik ini dan membahas beberapa implikasi dari pilihan ini di Bagian 4. Prosedur pengambilan sampel WTE kami berjalan sebagai berikut:

Kelompok tiga hari panas-lembab atau lebih di wilayah yang berdekatan
5 sel grid (
100
), diidentifikasi dengan algoritma komponen terhubung lintang-bujur-waktu (lihat misalnya, Vogel et al., 2020 ), dianggap sebagai WTE. Menggunakan ambang absolut Twb ​​memberikan WTE beberapa derajat relevansi fisiologis: Twb sebesar 35
C dianggap sebagai batas atas teoritis untuk termoregulasi manusia (Sherwood & Huber, 2010 ), tetapi dampak kesehatan yang serius telah terbukti secara empiris terjadi jauh di bawah nilai ini (Vanos et al., 2023 ; Vecellio et al., 2022 ). Ambang batas berbasis persentil running-window digunakan untuk mencerminkan fakta bahwa stres panas yang diujicobakan dan konsekuensinya juga bergantung pada seberapa tidak lazimnya stres tersebut di lokasi dan waktu tertentu dalam setahun.

Kami memfokuskan analisis kami pada Sahel Afrika Barat (11
–16
T, 18 tahun
W-8
E, selanjutnya disebut Sahel), Guinea (4
–10
Tidak, 6
W-8
E), dan Afrika Tengah (CAfr, 4
S-4
Tidak, 16
–24
E), 3 wilayah iklim dengan jumlah kejadian terbanyak, meskipun ada wilayah WTE lainnya, yang sebagian besar terletak di daerah dataran rendah dan/atau pesisir (Gambar 1b ). Dengan mempertimbangkan ketiga wilayah ini, rentang berbagai rezim iklim dapat dipertimbangkan, dari hutan hujan tropis khatulistiwa yang lembap di Afrika Tengah hingga lingkungan kering di pinggiran selatan gurun Sahara.

2.2.2 Analisis Komposit dan Penilaian Signifikansi
Untuk setiap peristiwa yang teridentifikasi,
area dan jendela 6 hari yang berpusat pada lokasi dan hari (hari0), masing-masing, dari nilai Twbdmax puncak kejadian tersebut dipertimbangkan. Prosedur ini memungkinkan untuk mengambil sampel kondisi skala besar yang terkait dengan nilai Twb ekstrem. Untuk variabel tertentu
, klimatologi per jam

dihitung untuk semua titik grid dan langkah waktu dalam jendela komposit ruang-waktu menggunakan rata-rata berjalan 11 hari dari data 10 tahun. Anomali
dihitung sebagai penyimpangan dari klimatologi ini,

Signifikansi anomali dinilai dengan membandingkan
ke klimatologi yang dikurangi berdasarkan data 9 tahun lainnya dengan menggunakan uji Mann-Whitney.

3 Hasil
3.1 Suhu Bola Basah Ekstrem di CP4A
Keluar dari
5.300 kejadian diidentifikasi di seluruh wilayah pan-Afrika (Gambar 1b ), 1.515 berada di Sahel (29% dari total populasi), 637 berada di Guinea (12%), dan 364 berada di Afrika Tengah (7%). WTE Sahel ditemukan terjadi lebih disukai selama musim hujan (Juni-September), dengan puncak pada bulan Juni dan September (Gambar 1c ). Guinea memiliki siklus musiman bimodal yang lebih kuat dengan puncak primer pada bulan Mei dan puncak sekunder pada bulan Oktober, sehingga juga sefase dengan musim hujan. Di Afrika Tengah, sebagian besar WTE terjadi antara bulan Februari dan Mei yaitu, sebelum dan selama musim hujan pertama.

Di semua wilayah, WTE didominasi oleh peristiwa jangka pendek (Gambar S1a dalam Informasi Pendukung S1 ) dan berskala kecil: 70% WTE memiliki luas rata-rata
2.000
dan 14% berada pada kelompok 100–200
rentang (Gambar 1d ). Sebagai referensi, sel grid analisis ulang ERA5 di daerah Tropis mencakup
650
; sel grid model iklim regional dan global resolusi tinggi berjumlah sekitar 400
dan 2.500
, masing-masing. Oleh karena itu, penelitian ini sebagian besar membahas WTE yang terjadi pada skala sub-grid dalam banyak produk iklim, dan mungkin sering terlewatkan oleh jaringan observasi in situ.

Kami memeriksa struktur spasial khas WTE dengan mengomposisi kejadian di 3 wilayah, yang berpusat pada lokasi nilai Twb maksimum WTE dan diambil sampelnya pada hari ke-0. Pada pukul 19.00 waktu setempat (LT; waktu paling sering dari nilai Twb puncak, Gambar S1b dalam Informasi Pendukung S1 ), struktur anomali Twb elips (Twb’) ditemukan di Sahel (Gambar 2a ) dan pada tingkat yang lebih rendah di Guinea (Gambar 2e ). Pola yang lebih melingkar dari Twb’ tinggi ditemukan di Afrika Tengah (Gambar 2i ). Dalam semua kasus ada amplifikasi Twb lokal: dirata-ratakan dalam radius 25 km dari titik pusat (lingkaran pada Gambar 2a–2l ), nilai Twb’ adalah 1,4–2,4
C sedangkan rata-rata jendela komposit Twb’ adalah 0,8–1
C.

Pola anomali kelembaban spesifik dekat permukaan juga menunjukkan variabilitas spasial yang kuat di ketiga wilayah. Terdapat peningkatan lokal sebesar 2,2–3,8 g
sedangkan rata-rata skala besar berada pada kisaran 0,9–1,2 g
kisaran (Gambar 2b, 2f , dan 2j ). Gambaran lebih kontras ketika melihat anomali suhu bola kering dekat permukaan
:Di Sahel, ada dampak negatif yang signifikan
dari -0,2
C pada skala panjang 50 km, sedangkan domain komposit rata-ratanya adalah 0,3
C lebih hangat dari biasanya (Gambar 2c ). Di Afrika Tengah, ada tanda-tanda positif
nilai-nilai pada skala lokal dan besar (Gambar 2h ). Hal ini juga terjadi di Guinea, meskipun
sedikit negatif di atas titik pusat jendela komposit. Di Sahel dan Guinea, peningkatan
lebih dari mengimbangi peningkatan
, yang menyebabkan peningkatan kelembapan relatif (RH) sebesar 1%–12% di semua skala selama periode 6 hari—RH’ masing-masing mencapai puncaknya pada +12% dan +6,6% pada pukul 19.00 LT pada hari0 (Gambar S2a dan S2b dalam Informasi Pendukung S1 ). Di Afrika Tengah, RH menurun sebesar 1%–6% pada skala besar; pada skala lokal, ia berosilasi antara anomali positif selama malam hari dan anomali negatif selama siang hari, dengan minimum lokal sebesar −4,5% pada pukul 13.00 LT pada hari0 (Gambar S2d dalam Informasi Pendukung S1 ).

Deret waktu rata-rata komposit Twb’ tidak hanya menggambarkan amplifikasi lokal dengan membandingkan rata-rata skala lokal (garis putus-putus) dengan rata-rata skala besar (garis utuh), tetapi juga bahwa pada skala besar, Twb’ positif sebesar 0,5–1
C mendominasi selama periode 6 hari (Gambar 2m ). Hal ini terkait dengan kondisi sinoptik yang menguntungkan, dengan udara lebih lembab dari biasanya sebesar 0,5–1,25 g
(Gambar 2n ), dengan mengingat bahwa nilai rata-rata domain ini mencakup kontribusi lokal. Perbandingan pola spasiotemporal Twb’ dan
ditunjukkan pada Gambar 2 menyoroti pengaruh utama sumber kelembaban lokal tambahan pada WTE.

3.2 Pengendalian Kelembaban Tanah pada Suhu Bola Basah Ekstrem
Pada CP4A, pola kelembapan anomali yang terkait dengan WTE didorong oleh tanah yang lebih basah secara lokal (Gambar 2 ). Di Sahel dan Guinea, anomali kelembapan tanah lapisan atas (SMA) masing-masing sebesar 6,6 dan 4,5 mm ditemukan saat rata-rata dalam jarak 25 km dari maksimum WTE selama 6 jam pertama hari ke-0. SMA ini sangat signifikan (nilai p
1%) hingga 50–300 km dari titik pusat, sedangkan SMA yang signifikan lebih jauh ke Utara dan Selatan hanya sedikit atau tidak ada (area berbintik pada Gambar 2d dan 2h ). Di Afrika Tengah, ada SMA positif yang lebih kecil tetapi tetap signifikan sebesar 0,8 mm, yang memuncak pada 1,1 mm dalam 6 jam pertama hari ke-1 (Gambar 2p ). Namun, tidak seperti di dua wilayah lainnya, SMA positif ini dikelilingi oleh tanah yang jauh lebih kering (Gambar 2l dan 2p ).

Singkatnya, WTE lokal terjadi dalam kondisi atmosfer skala besar yang lebih hangat dan lembap secara anomali di atas tanah basah apa pun latar belakangnya (ditunjukkan pada Gambar S3 dalam Informasi Pendukung S1 ). Bentuk kuasi-elips dari medan spasial SMA rata-rata komposit di Sahel dan Guinea menunjukkan bentuk dan ukuran klasik anomali kelembapan tanah setelah sistem konvektif skala mesoskala yang merambat ke arah barat/barat daya (Gambar S4a dan S4b dalam Informasi Pendukung S1 ; lihat Taylor et al., 2024 ). Di Afrika Tengah, sel hujan terisolasi (Gambar S4c dalam Informasi Pendukung S1 ) yang terjadi selama periode yang umumnya kering dan panas dapat menjelaskan pola spasial yang ditunjukkan pada Gambar 2l .

SMA menghasilkan anomali fluks kalor laten dan sensibel permukaan yang signifikan, juga menunjukkan variabilitas spasial yang kuat di tiga wilayah (Gambar S5 dalam Informasi Pendukung S1 ). Anomali ini terutama menonjol di Sahel, yang secara lokal mencapai −49 W
dan 73 W
ketika dirata-ratakan dari 0600 LT hingga 1800 LT pada hari ke-0, masing-masing (fluks panas positif ke atas). Selain itu, ada korespondensi yang jelas antara pola fluks panas laten (sensitif) di seluruh jendela komposit dan struktur kelembapan (suhu) yang ditampilkan pada Gambar 2 .

3.3 Pengaruh Skala Panjang Anomali Kelembaban Tanah terhadap Ekstrem Suhu Bola Basah
Preferensi untuk WTE pada skala spasial halus (Gambar 1d ) dan hubungan dekat antara Twb’ dan SMA menunjukkan bahwa pola kelembapan tanah pada skala spasial halus dapat memperkuat WTE. Kami menyelidiki apakah ada efek skala panjang SMA pada WTE dengan melihat secara terpisah kejadian yang terkait dengan fitur SMA skala kecil dan besar: kami memilih kejadian yang memiliki kontras SMA anteseden terbesar (0000–0600 LT pada hari0) antara area melingkar pada dua skala panjang—50 dan 300 km (area yang diarsir pada Gambar 3a dan 3b , masing-masing)—dan sekitarnya (tidak termasuk area pusat; rincian tentang prosedur pengambilan sampel ini disediakan dalam Teks S1 di Informasi Pendukung S1 ). Sampel KECIL dan BESAR yang dihasilkan, masing-masing, memiliki 123 kejadian independen. Analisis dibatasi pada wilayah Sahel, tempat sebagian besar WTE diidentifikasi dan tempat anomali Twb paling besar. Hanya peristiwa yang terjadi antara bulan Mei dan September yang dipilih (Teks S1 dalam Informasi Pendukung S1 ).

Gambar 3c dan 3d menunjukkan anomali Twb rata-rata komposit di SMALL (
) dan BESAR (
), masing-masing pada pukul 1900 LT (waktu ketika perbedaan antara
Dan
maksimum, Gambar 3e ). Dengan menghitung rata-rata kejadian pada skala panjang 50 km,
adalah 2.8
C dan
adalah 2.3
C. Memperluas analisis ini ke rentang skala panjang rata-rata dari 10 hingga 400 km,
secara signifikan (pada tingkat 1% menurut uji Welch dua sisi) lebih besar sebesar 0,5–0,6
C dari pada
hingga
60 km (Gambar 3f ). Oleh karena itu, dalam CP4A, fitur SMA berskala lebih kecil dikaitkan dengan WTE amplitudo lebih besar secara lokal. Kemudian, orang mungkin bertanya-tanya apakah ada jalur permukaan daratan-atmosfer yang menyaring WTE paling intens secara lokal. Untuk menjawab pertanyaan ini, selanjutnya kita melihat hubungan antara permukaan daratan dan atmosfer dalam peristiwa KECIL dan BESAR.

3.4 Sirkulasi Mesoskala yang Diinduksi Permukaan Tanah
Fluks panas yang masuk akal berkurang drastis selama WTE, dengan kontras spasial yang lebih tajam pada SMALL dibandingkan dengan LARGE (Gambar 4a dan 4b ). Pada 1500 LT, anomali fluks panas yang masuk akal masing-masing mencapai −107 W
dan -73 W
ketika dirata-ratakan pada skala panjang 50 km. Kontras spasial anomali fluks panas yang dirasakan akibat kelembaban tanah diketahui mendorong sirkulasi mesoskala pada skala panjang beberapa puluh kilometer di lingkungan semi-kering (Ookouchi et al., 1984 ; Taylor et al., 2007 ; Weaver, 2004 ). Aliran divergen dekat permukaan yang anomali dapat dibedakan dengan jelas di atas fitur basah di SMALL (Gambar 4a ), dengan anomali kecepatan angin horizontal maksimum
= 1,1 juta
. Ada juga divergensi dalam LARGE, tetapi lebih menyebar (
= 0,76 m2
) dan meluas ke area yang lebih luas sebagai respons terhadap gradien spasial yang lebih lemah dari fluks panas yang masuk akal.

Cabang yang mereda dari sirkulasi ini terlihat jelas pada penampang vertikal rata-rata komposit Barat–Timur pada pukul 15.00 LT pada hari ke-0 untuk SMALL, dengan penurunan yang koheren hingga 950 hPa (Gambar 4c ). Sebaliknya, sirkulasi vertikal anomali tidak terlihat pada LARGE (Gambar 4d ). Lebih jauh, plot garis pada sisi kanan Gambar 4c (Gambar 4d ) menunjukkan bahwa, pada SMALL (LARGE), anomali suhu bola basah potensial menurun dari 2,6
C (2
C) di permukaan hingga 0,8
C (1
C) pada 950 hPa, hingga 0,4
C (0,7)
C) pada 925 hPa. Gradien vertikal suhu bola basah potensial yang lebih kuat di SMALL dihasilkan dari berkurangnya pencampuran antara permukaan dan tingkat atas. Hal ini dibuktikan dengan pengurangan tinggi lapisan batas rata-rata sebesar 36 hPa (
370 m) di WTE KECIL (garis ungu putus-putus pada Gambar 4c ) dibandingkan dengan pengurangan 24 hPa (
245 m) hanya di WTE BESAR (Gambar 4d ), berkenaan dengan padanannya di bidang klimatologi (garis ungu pekat pada Gambar 4c dan 4d ).

Analisis kopling lapisan batas permukaan tanah selama WTE menunjukkan bahwa kontras spasial yang lebih kuat dari fluks panas yang masuk akal yang dihasilkan dari fitur SMA skala kecil menghasilkan sirkulasi mesoskala; cabang sirkulasi yang mereda membantu membatasi kedalaman lapisan batas dan, dengan demikian, lebih efisien memusatkan udara lembab yang tidak normal—yang dihasilkan dari peningkatan evapotranspirasi lokal di siang hari (Gambar S6 dalam Informasi Pendukung S1 )—di atas tanah basah, sehingga memperkuat nilai siang hari Twb puncak.

4 Diskusi dan Kesimpulan
Ekstrem suhu bola basah telah dianalisis secara sistematis untuk pertama kalinya dalam simulasi iklim skala benua yang memungkinkan konveksi. Mayoritas kejadian ditemukan memiliki cakupan spasial
2.000
, yang berarti bahwa mereka hanya akan menjadi 1–2 sel grid pada produk dengan jarak grid horizontal 30–40 km. Memang, jumlah WTE (skala kecil) yang jauh lebih besar ditemukan di CP4A dibandingkan dengan ERA5 dan P25 (Teks S2 dan Gambar S7 dalam Informasi Pendukung S1 ), di mana hanya 7% dan 12% kejadian, masing-masing,
2.000
Implikasi untuk pemetaan risiko panas perkotaan sangat tinggi mengingat kota-kota di Afrika umumnya memiliki luas spasial kurang dari 2.000
(misalnya, wilayah metropolitan Dakar adalah 535
dan Lagos 1.200
; https://www.citypopulation.de ).

WTE dikaitkan dengan anomali kelembaban tanah anteseden positif yang biasanya terjadi setelah hujan, yang mengonfirmasi peran utama peningkatan evapotranspirasi dari permukaan tanah yang lebih basah dalam peristiwa ini (Kong & Huber, 2023 ; Monteiro & Caballero, 2019 ). Kami menunjukkan bagaimana pola spasiotemporal dari hubungan kelembaban tanah–Twb dihasilkan dari interaksi yang kompleks dan bergantung pada wilayah antara
Dan
pada skala besar, curah hujan sebelumnya pada skala meso hingga lokal, dan pola spasiotemporal kelembaban tanah yang dihasilkan. Lebih jauh, kami menemukan bahwa fitur anomali kelembaban tanah skala kecil (50 km) menyebabkan nilai Twb puncak lokal 0,5–0,6
C lebih besar dibandingkan dengan fitur SMA berskala lebih besar (300 km). Oleh karena itu, studi ini menyoroti perlunya kumpulan data resolusi spasial tinggi yang menangkap heterogenitas spasial keadaan permukaan lahan sementara dan fluks dengan baik untuk memantau dan memprediksi WTE secara akurat.

Amplifikasi lokal adalah hasil dari sirkulasi mesoskala yang berkembang sebagai respons terhadap kontras spasial yang lebih tajam dari fluks panas yang masuk akal. Cabang menurun dari sirkulasi ini, yang terletak di atas tanah basah, memusatkan udara dekat permukaan dengan kadar air tinggi secara lebih efisien dalam lapisan batas yang sangat dangkal. Proses-proses ini dominan di wilayah dengan kopling daratan-atmosfer yang kuat yang biasanya ditemukan di lingkungan semi-kering (AS Tenggara, Sahel, India Barat Laut, Australia Utara; Hsu & Dirmeyer, 2022 ; Koster et al., 2004 ), di mana kontras spasial yang kuat dari kelembaban tanah yang disebabkan oleh curah hujan dan fluks panas turbulen diharapkan. Oleh karena itu, mekanisme amplifikasi mungkin bekerja di luar Afrika, di wilayah-wilayah di mana Twb dekat permukaan sangat sensitif terhadap variabilitas kelembaban tanah (lihat Kong & Huber, 2023 , Gambar 6 mereka). Selain itu, irigasi yang diterapkan pada skala spasial kecil juga akan menciptakan kontras fluks panas yang masuk akal pada skala mesoskala dan titik panas evapotranspirasi, yang berpotensi memicu dan memperkuat WTE. Peran sirkulasi skala mesoskala yang digerakkan secara termal pada WTE melengkapi temuan Raymond et al. ( 2021 ); Duan et al. ( 2023 ), yang mengidentifikasi penurunan skala besar sebagai mekanisme pengendalian “atas-bawah” utama WTE di wilayah paling panas-lembab di dunia. Namun, bertentangan dengan pendorong atmosfer skala besar dari ekstrem panas lembab, mekanisme “bawah-atas” skala mesoskala yang diidentifikasi di sini mungkin hanya dapat ditangkap dalam produk dengan jarak kisi horizontal yang cukup kecil—biasanya
(1–10 km)—mengatasi konveksi secara eksplisit (Hohenegger et al., 2015 ; Taylor et al., 2013 ).

Studi ini didasarkan pada simulasi sistem daratan-atmosfer yang berpasangan menggunakan satu model. Setiap skema lahan mensimulasikan respons evapotranspirasi terhadap kelembapan tanah secara berbeda (Gallego-Elvira et al., 2019 ) dengan, misalnya, ambang batas yang berbeda yang menentukan keseimbangan antara evapotranspirasi yang terbatas air dan yang terbatas energi. Oleh karena itu, pembacaan langsung perilaku SMA–WTE di wilayah tertentu dari CP4A ke dunia nyata harus dilakukan dengan hati-hati. Namun, data yang saat ini sedang diproses menunjukkan bahwa hubungan SMA–WTE berperilaku serupa di wilayah lain di dunia dan/atau dengan model lain (Gambar S8–S10 dalam Informasi Pendukung S1 ). Di sisi lain, pengamatan di berbagai wilayah semi-kering menunjukkan bahwa sirkulasi mesoskala yang disebabkan oleh SMA memainkan peran penting dalam inisiasi konvektif (Barton et al., 2020 ; Chug et al., 2023 ; Taylor et al., 2011 ). Di sini kami telah menunjukkan bagaimana sirkulasi tersebut juga berdampak dalam memperkuat WTE secara lokal. Oleh karena itu, kami dapat dengan yakin menyatakan bahwa ketika heterogenitas kelembapan tanah yang kuat memengaruhi evapotranspirasi (baik dari curah hujan sebelumnya, irigasi, atau badan air pedalaman), respons atmosfer skala mesoskala akan memperkuat WTE yang dihasilkan dari kondisi skala besar yang menguntungkan. Lebih jauh, kami memperkirakan efek ini akan menjadi yang terkuat untuk petak basah pada skala panjang beberapa puluh kilometer, di mana pusat petak dipengaruhi oleh efek tepi. Simulasi yang diidealkan akan memberikan wawasan lebih dalam tentang efek skala panjang SMA pada WTE di berbagai lingkungan.

Penggunaan Twb sebagai indikator stres panas juga perlu dibahas. Dibandingkan dengan metrik stres panas lainnya, Twb lebih sensitif terhadap perubahan
daripada perubahan di
, terutama pada tingkat tinggi
(Sherwood, 2018 ; Simpson et al., 2023 ). Analisis sensitivitas yang dilakukan dengan Indeks Panas (HI, lihat Teks S3 dalam Informasi Pendukung S1 ) menunjukkan bahwa ekstrem berbasis HI sebagian besar terkait dengan peningkatan
, dikurangi
, dan anomali tanah kering (Gambar S11 dalam Informasi Pendukung S1 ). Meskipun demikian, jika melihat WTE dalam konteks HI, rata-rata 73% dan 26% WTE, masing-masing, tergolong dalam kategori Peringatan Ekstrim (HI).
[33–40
C]) dan Bahaya (HI
[41–51
C]) dari klasifikasi Layanan Cuaca Nasional AS. Oleh karena itu, ekstrem panas “lembab” yang diidentifikasi di sini dengan
-metrik sensitif (RH
60% dan
[27–34
[C] dalam banyak kasus; Gambar S12 dalam Informasi Pendukung S1 ) juga merupakan ekstrem panas dari sudut pandang metrik stres panas yang sensitivitas relatifnya terhadap
Dan
lebih seimbang. Implikasi kesehatan dari tekanan panas lembap, yang bervariasi antara wilayah dan musim karena rezim termal yang berbeda (misalnya, hangat-lembap vs. panas-kering; Vecellio et al., 2022 ), masih sangat tidak pasti dan bergantung pada metrik yang digunakan (Baldwin et al., 2023 ; Lu & Romps, 2023 ).

Sebagian besar populasi dunia berada di daerah tropis dan subtropis, di mana bahaya terkait panas sudah paling tinggi dan diproyeksikan akan meningkat paling tinggi (Dajuma et al., 2024 ; Freychet et al., 2022 ; Im et al., 2017 ; Rogers et al., 2021 ; Schwingshackl et al., 2021 ; Vecellio et al., 2023 ). Wilayah-wilayah ini mungkin juga sangat rentan terhadap tekanan panas karena kapasitas adaptif yang terbatas—sedikit akses ke air (minum), listrik, dan layanan kesehatan—dan dominannya aktivitas luar ruangan (misalnya, bertani dan menggembala). Oleh karena itu, kebutuhan akan strategi adaptasi terhadap meningkatnya risiko tekanan panas sangat penting di sana. Anomali kelembapan tanah dari curah hujan baru-baru ini dapat diamati pada skala waktu harian dan subharian pada resolusi spasial yang tinggi (misalnya, Yin et al., 2020 ); Hal ini akan memungkinkan para ahli meteorologi untuk mengeluarkan peringatan bahaya lokal pada waktu-waktu tertentu, mulai dari beberapa jam hingga satu hari. Informasi ini mungkin terbukti berguna dan dapat ditindaklanjuti sebagai bagian dari sistem peringatan dini untuk cuaca panas yang dianjurkan oleh Brimicombe dkk. ( 2024 ).