Interannual variability of rainfall over the Arabian Peninsula using the <scp>IPCC AR4 Global Climate Models</scp>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The interannual rainfall variability derived from the 22 Global Climate Model ( GCM ) simulations of the Intergovernmental Panel on Climate Change ( IPCC ) Fourth Assessment Report ( AR4 ) for the duration 1979–2000 is analysed and compared with the gridded observed dataset over the Arabian Peninsula. The annual cycle of the rainfall derived from these models is validated for the entire Arabian Peninsula, and separately for its two sub‐regions, named northern and southern Arabian Peninsula. The spatial patterns of the rainfall and the mean sea level pressure are analysed to judge the ability of the models to simulate the mean climatology of the Peninsula. This analysis reveals that out of the 22 IPCC AR4 GCM multi‐model datasets, only one group (composed of 5 models) is relatively better than all the others in simulating the interannual variability of the wet season rainfall for the northern sub‐region, and another group (also composed of 5 models) is likewise for the dry season rainfall climatology of the southern sub‐region, compared with the gridded dataset. The above two groups of models tend to fall within one‐sigma standard deviation of the mean seasonal rainfall derived from the gridded dataset. Moreover, only one model [ CCCMA‐CGCM3 ( T47 ) from Canada] is found to be relatively better in simulating the rainfall climatology for both the wet and the dry seasons (i.e. for the northern and the southern sub‐regions) simultaneously, compared with the observed data.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».