Downscaling Climate Variables to River Basin Scale in India for IPCC SRES Scenarios Using Support Vector Machine
Notice bibliographique
Résumé
Realistic assessments of the local impacts of natural climate variability and projected climate change in the future are important to make independent judgements about actions required to mitigate and manage natural disasters; manage the natural environment and their water resources in a sustainable manner. A river basin which integrates some of the important systems like ecological and socio-economic systems can be ideal to study the impact of climate change on the water cycle at a local scale. General circulation models (GCMs) are among the most advanced tools to simulate climatic conditions on earth hundreds of years into the future. The GCMs are generally run at coarser scale to cover the whole globe and as a result they are inherently unable to represent local scale features. Consequently, there is a continuing need for new and improved techniques for obtaining effective projections of hydrological and meteorological variables at the river basin scale. Downscaling is one such technique, which is gaining popularity in estimating these variables at regional and local scales by translating information simulated by GCMs at global scale. This paper emphasises the importance of downscaling to a river basin scale and presents a methodology to downscale monthly climate output from GCM to this scale using Support Vector Machine (SVM). Implementation of the methodology is demonstrated by downscaling maximum temperature to Malaprabha reservoir catchment in India (which is considered to be a climatically sensitive region), using simulations from the third generation Canadian Global Climate Model (CGCM3) for IPCC SRES scenarios A1B, A2, B1 and COMMIT.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».