Systematic land climate and evapotranspiration biases in CMIP5 simulations
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
[1] Land climate is important for human population since it affects inhabited areas. Here we evaluate the realism of simulated evapotranspiration (ET), precipitation, and temperature in the CMIP5 multimodel ensemble on continental areas. For ET, a newly compiled synthesis data set prepared within the Global Energy and Water Cycle Experiment-sponsored LandFlux-EVAL project is used. The results reveal systematic ET biases in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) simulations, with an overestimation in most regions, especially in Europe, Africa, China, Australia, Western North America, and part of the Amazon region. The global average overestimation amounts to 0.17 mm/d. This bias is more pronounced than in the previous CMIP3 ensemble (overestimation of 0.09 mm/d). Consistent with the ET overestimation, precipitation is also overestimated relative to existing reference data sets. We suggest that the identified biases in ET can explain respective systematic biases in temperature in many of the considered regions. The biases additionally display a seasonal dependence and are generally of opposite sign (ET underestimation and temperature overestimation) in boreal summer (June-August).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 découle