Hydrologic extremes – an intercomparison of multiple gridded statistical downscaling methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Gridded statistical downscaling methods are the main means of preparing climate model data to drive distributed hydrological models. Past work on the validation of climate downscaling methods has focused on temperature and precipitation, with less attention paid to the ultimate outputs from hydrological models. Also, as attention shifts towards projections of extreme events, downscaling comparisons now commonly assess methods in terms of climate extremes, but hydrologic extremes are less well explored. Here, we test the ability of gridded downscaling models to replicate historical properties of climate and hydrologic extremes, as measured in terms of temporal sequencing (i.e. correlation tests) and distributional properties (i.e. tests for equality of probability distributions). Outputs from seven downscaling methods – bias correction constructed analogues (BCCA), double BCCA (DBCCA), BCCA with quantile mapping reordering (BCCAQ), bias correction spatial disaggregation (BCSD), BCSD using minimum/maximum temperature (BCSDX), the climate imprint delta method (CI), and bias corrected CI (BCCI) – are used to drive the Variable Infiltration Capacity (VIC) model over the snow-dominated Peace River basin, British Columbia. Outputs are tested using split-sample validation on 26 climate extremes indices (ClimDEX) and two hydrologic extremes indices (3-day peak flow and 7-day peak flow). To characterize observational uncertainty, four atmospheric reanalyses are used as climate model surrogates and two gridded observational data sets are used as downscaling target data. The skill of the downscaling methods generally depended on reanalysis and gridded observational data set. However, CI failed to reproduce the distribution and BCSD and BCSDX the timing of winter 7-day low-flow events, regardless of reanalysis or observational data set. Overall, DBCCA passed the greatest number of tests for the ClimDEX indices, while BCCAQ, which is designed to more accurately resolve event-scale spatial gradients, passed the greatest number of tests for hydrologic extremes. Non-stationarity in the observational/reanalysis data sets complicated the evaluation of downscaling performance. Comparing temporal homogeneity and trends in climate indices and hydrological model outputs calculated from downscaled reanalyses and gridded observations was useful for diagnosing the reliability of the various historical data sets. We recommend that such analyses be conducted before such data are used to construct future hydro-climatic change scenarios.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».