Comparison of downscaling methods for mean and extreme precipitation in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Study region The study considers six precipitation stations located in Senegal, West Africa . Senegal is located in the Sahel, an area that is threatened by climate variability and change. Both droughts and extreme rainfall have been an issue in recent years. Study focus Two different statistical downscaling techniques were applied to the outputs of four regional climate models at six selected precipitation stations in Senegal. First, the delta-change method was applied to the mean annual precipitation as well as the 5, 10, 20, 50 and 100-year return period daily precipitation events. Second, a quantile–quantile transformation (QQ) was used to downscale the monthly distributions of precipitation simulated by regional climate models (RCMs). The 5, 10, 20, 50 and 100-year daily precipitation events were afterward calculated. All extreme events were calculated assuming that maximum annual daily precipitations follow the generalized extreme value (GEV) distribution. The two-sided Kolmogorov–Smirnov (KS) test was finally used to assess the performance of the quantile–quantile transformation as well as the GEV distribution fit for the annual maximum daily precipitation. New hydrological insights for the region Results show that the two downscaling techniques generally agree on the direction of the change when applied to the outputs of same RCM, but some cases lead to very different projections of the direction and magnitude of the change. Projected changes indicate a decline in mean precipitation except for one RCM over one region in Senegal. Projected changes in extreme precipitations are not consistent across stations and return periods. The choice of the downscaling technique has more effect on the estimation of extreme daily precipitations of return period equal or greater than ten years than the choice of the climate models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».