Finding appropriate bias correction methods in downscaling precipitation for hydrologic impact studies over North America
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Simulation ou modélisationSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,484
- Score d'incertitude au seuil
- 1,000
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
This work compares the performance of six bias correction methods for hydrological modeling over 10 North American river basins. Four regional climate model (RCM) simulations driven by reanalysis data taken from the North American Regional Climate Change Assessment Program intercomparison project are used to evaluate the sensitivity of bias correction methods to climate models. The hydrological impacts of bias correction methods are assessed through the comparison of streamflows simulated by a lumped empirical hydrology model (HSAMI) using raw RCM‐simulated and bias‐corrected precipitation time series. The results show that RCMs are biased in the simulation of precipitation, which results in biased simulated streamflows. All six bias correction methods are capable of improving the RCM‐simulated precipitation in the representation of watershed streamflows to a certain degree. However, the performance of hydrological modeling depends on the choice of a bias correction method and the location of a watershed. Moreover, distribution‐based methods are consistently better than mean‐based methods. A low coherence between the temporal sequences of observed and RCM‐simulated (driven by reanalysis data) precipitation was observed over 5 of the 10 watersheds studied. All bias corrections methods fail over these basins due to their inability to specifically correct the temporal structure of daily precipitation occurrence, which is critical for hydrology modeling. In this study, this failure occurred on basins that were distant from the RCM model boundaries and where topography exerted little control over precipitation. These results indicate that bias correction performance is location dependent and that a careful validation should always be performed, especially on studies over new regions.
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La notice
- Revue
- Water Resources Research
- Thématique
- Climate variability and models
- Domaine
- Environmental Science
- Établissements canadiens
- École de Technologie SupérieureOuranosUniversité du Québec à Montréal
- Organismes subventionnaires
- U.S. Department of EnergyNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
- Mots-clés
- DownscalingEnvironmental sciencePrecipitationClimate modelClimatologyWatershedHydrological modellingClimate changeCoupled model intercomparison projectMeteorologyComputer scienceGeologyGeography
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui