Fine‐resolution climate projections enhance regional climate change impact studies
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.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
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
- 0,153 · 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
A new data set enhances the abilities of researchers and decision‐makers to assess possible future climates, explore societal impacts, and approach policy responses from a risk‐based perspective. The data set, which consists of a library of 112 fine‐resolution climate projections, based on 16 climate models and three greenhouse gas emissions scenarios, is now publicly available. Monthly climate projections from 1950 to 2099 were downscaled to a spatial resolution of ⅛° (about 140 square kilometers per grid cell) covering the conterminous United States and portions of Canada and Mexico. For the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, climate modeling groups produced hundreds of simulations of past and future climates. The colocation of these simulations in a single archive (at the Program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison at Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), established to facilitate assessment of general circulation models, or GCMs) and the conversion of all results to a common data format have made probabilistic, multi‐model projections and impact assessments practical. A remaining issue is that the spatial scale of climate model output is typically too coarse for regional impact studies. Multiple downscaling approaches exist for deriving regional climate from coarse‐resolution model output; these approaches are typically applied on an ad hoc basis to a particular region.
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La notice
- Revue
- Eos
- Thématique
- demographic modeling and climate adaptation
- Domaine
- Decision Sciences
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- DownscalingClimate modelClimate changeGeneral Circulation ModelEnvironmental scienceGreenhouse gasProbabilistic logicClimatologyScale (ratio)MeteorologyGridRepresentative Concentration PathwaysComputer scienceGeographyPrecipitationCartography
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui