Assessing scale effects for statistically downscaling precipitation with <scp>GPCC</scp> model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The resolution of general circulation models ( GCMs ) is too coarse to assess the site‐specific impacts of climate change. Downscaling approaches have been developed to meet this requirement. As the resolution of climate model increases, it is imperative to know whether the finer resolution of regional climate models ( RCMs ) would result in any improvement of statistical downscaling quality at the station scale for particular downscaling methods. The objective of this study is to assess the effects of climate model resolutions on statistical downscaling quality of precipitation using the generator for point climate change ( GPCC ) model. The downscaling is conducted across three scales, from GCM , and mid‐ and high‐resolution RCMs to a station scale for two Canadian stations in the Quebec province. Observed precipitation gridded to the corresponding scales is also studied in parallel, totalling six downscaling experiments. The results show that the statistics of downscaled precipitation are somewhat overestimated for the Sept‐Iles station for all six downscaling experiments with the relative error of mean daily, monthly, and annual precipitation ranging between 1.1 and 5.0%, between 2.7 and 5.9% and between 0.5 and 6.2%, respectively, but underestimated for the Bonnard station with the relative error ranging between −4.1 and −10.2%, between −3.2 and −13.3%, and between −2.6 and −12.0%, respectively. The number of wet days per year is well preserved with the difference between observed and downscaled data ranging between −2.9 and 6 d across all downscaling experiments and two stations. The quality of downscaled precipitation is similar between using gridded observations and model‐simulated data for both stations. Furthermore, there is no noteworthy scale effect on downscaling quality when downscaling climate model output with GPCC , indicating that for regions without RCM projections, high‐quality daily series at stations can be derived directly from GCM projections with this particular downscaling model. © 2013 Royal Meteorological Society
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».