High‐resolution dynamically downscaled projections of precipitation in the mid and late 21st century over North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study performs high‐spatial‐resolution (12 km) Weather Research and Forecasting (WRF) simulations over a very large domain (7200 km × 6180 km, covering much of North America) to explore changes in mean and extreme precipitation in the mid and late 21st century under Representative Concentration Pathways 4.5 (RCP 4.5) and 8.5 (RCP 8.5). We evaluate WRF model performance for a historical simulation and future projections, applying the Community Climate System Model version 4 (CCSM4) as initial and boundary conditions with and without a bias correction. WRF simulations using boundary and initial conditions from both versions of CCSM4 show smaller biases versus evaluation data sets than does CCSM4 over western North America. WRF simulations also improve spatial details of precipitation over much of North America. However, driving the WRF with the bias‐corrected CCSM4 does not always reduce the bias. WRF‐projected changes in precipitation include decreasing intensity over the southwestern United States, increasing intensity over the eastern United Sates and most of Canada, and an increase in the number of days with heavy precipitation over much of North America. Projected precipitation changes are more evident in the late 21st century than the mid 21st century, and they are more evident under RCP 8.5 than under RCP 4.5 in the late 21st century. Uncertainties in the projected changes in precipitation due to different warming scenarios are non‐negligible. Differences in summer precipitation changes between WRF and CCSM4 are significant over most of the United States.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».