Projected changes to precipitation extremes for northeast Canadian watersheds using a multi‐RCM ensemble
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on projected changes to seasonal (May–October) single‐ and multiday (i.e., 1‐, 2‐, 3‐, 5‐, 7‐, and 10‐day) precipitation extremes for 21 Northeast Canadian watersheds using a multi‐Regional Climate Model (RCM) ensemble available through the North American Regional Climate Change Assessment Program (NARCCAP). The set of simulations considered in this study includes simulations performed by six RCMs for the 1980–2004 period driven by National Centre for Environmental Prediction reanalysis II and those driven by four Atmosphere‐Ocean General Circulation Models (AOGCMs) for the current 1971–2000 and future 2041–2070 periods. Regional frequency analysis approach is used to develop projected changes to selected 10‐, 30‐ and 50‐yr return levels of precipitation extremes. The performance errors due to internal dynamics and physics of the RCMs and those due to the lateral boundary data from driving AOGCMs are studied. The use of a multi‐RCM ensemble enabled a simple quantification of RCMs' structural and AOGCM related uncertainties in terms of the coefficient of variation. In general, the structural uncertainty appears to be larger than that associated with the choice of the driving AOGCM for majority of the precipitation characteristics and watersheds considered. Analyses of ensemble‐averaged projected changes to various return levels show an increase for most of the watersheds, with smaller changes and higher uncertainties over the southeasternmost watersheds compared to the rest. It is expected that increases in return levels of precipitation extremes will have important implications for water resources related activities such as hydropower generation in this region of Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».