Dynamical <i>versus</i> statistical downscaling methods for ocean wave heights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, dynamical and statistical downscaling methods for estimating seasonal statistics of significant wave heights (SWH) were intercompared, with the downscaling results being evaluated against the ERA40 wave data in terms of climatological characteristics and interannual variability. It was also shown that biases in climate‐model‐simulated climate and variability of the atmospheric circulation (or predictors in general) can result in large biases in the estimated climate and variability of SWH (or the predictand in general), and that such biases can be effectively diminished by using standardized predictor quantities in statistical downscaling models. In dynamical downscaling, however, model variability biases remain to be dealt with, whereas the effects of model climate biases can be reduced to some extent by replacing the climate‐model‐simulated wind climate with the observed one. Therefore, the dynamical approach was found to be not as good as the statistical methods in terms of reproducing the observed climate and interannual variability of the predictand, although it bears substantial similarity to the statistical methods in terms of projected possible future changes. Also, it was shown that the observed interannual variability of seasonal statistics (including extremes) can be better reproduced by using 12‐hourly, rather than seasonal, data in statistical downscaling. This stresses the importance of availability of higher‐resolution data from climate model outputs. Nevertheless, a non‐stationary extreme value model with covariates was found to be the best in reproducing the observed climate of extremes. All the statistical downscaling methods and the intercomparison results are applicable to other climate variables (not limited to ocean wave heights). Copyright © 2009 Crown in the right of Canada. Published by John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».