Canadian RCM Projected Transient Changes to Precipitation Occurrence, Intensity, and Return Level over North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As a consequence of the increase in atmospheric greenhouse gas concentrations, potential changes in both precipitation occurrence and intensity may lead to several consequences for Earth’s environment. It is therefore relevant to estimate these changes in order to anticipate their consequences. Many studies have been published on precipitation changes based on climate simulations. These studies are almost always based on time slices; precipitation changes are estimated by comparing two 30-yr windows. To this extent, it is commonly assumed that nonstationary processes are not significant for such a 30-yr slice. Thus, it frees the investigator to statistically model nonstationary processes. However, using transient runs instead of time slices surely leads to more accurate analysis since more data are taken into account. Therefore, the aim of the present study was to develop a transient probabilistic model for describing simulated daily precipitation from the Canadian Regional Climate Model (CRCM) in order to investigate precipitation evolution over North America. Changes to both the occurrence and intensity of precipitation are then assessed from a continuous time period. Extreme values are also investigated with the transient run; a new methodology using the models for precipitation occurrence and intensity was developed for achieving nonstationary frequency analysis. The results herein show an increase in both precipitation occurrence and intensity for most parts of Canada while a decrease is expected over Mexico. For the continental United States, a decrease in both occurrence and intensity is expected in summer but an increase is expected in winter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».