Evaluating the Time-Invariance Hypothesis of Climate Model Bias Correction: Implications for Hydrological Impact Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The bias correction of climate model outputs is based on the main assumption of the time invariance of the bias, in which the statistical relationship between observations and climate model outputs in the historical period stays constant in the future period. The present study aims to assess statistical bias correction under nonstationary bias conditions and its implications on the simulated streamflow over two snowmelt-driven Canadian catchments. A pseudoreality approach is employed in order to derive a proxy of future observations. In this approach, CRCM–ECHAM5 ensemble simulations are used as pseudoreality observations to correct for bias in the CRCM–CGCM3 ensemble simulations in the reference (1971–2000) period. The climate model simulations are then bias corrected in the future (2041–70) period and compared with the future pseudoreality observations. This process demonstrates that biases (precipitation and temperature) remain after the bias correction. In a second step, the uncorrected and bias-corrected CRCM–CGCM3 simulations are used to drive the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) hydrological model in both periods. The bias correction decreases the error on mean monthly streamflow over the reference period; such findings are more mixed over the future period. The results of various hydrological indicators show that the climate change signal on streamflow obtained with uncorrected and bias-corrected simulations is similar in both its magnitude and its direction for the mean monthly streamflow only. Regarding the indicators of extreme hydrological events, more mixed results are found with site dependence. All in all, bias correction under nonstationary bias is an additional source of uncertainty that cannot be neglected in hydrological climate change impact studies.
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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 | 0,002 |
| 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 ».