Evaluation of GCM Simulated Climate over the Canadian Prairie Provinces
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate eleven Global Climate Model (GCM) simulations based on capabiliy to replicate 1961–1990 mean surface air temperature and total precipitation for the Canadian Prairie Provinces. The seasonal and annual magnitudes and spatial patterns of the GCM climates were compared to those of three observed data sets. The results demonstrated that most of the GCMs simulated the observed mean temperature magnitudes and spatial patterns reasonably well. The spatial correlation coefficients were high (> 0.8) and the pattern root mean square errors (PRMSE) were low (< 2°C) for most models. However, all GCMs over-predicted the total annual precipitation by 8 to 66%. The degree of over-prediction varied seasonally; winter and spring precipitation amounts were highly overestimated, autumn values were moderately over-predicted while summer amounts were only slightly overestimated, or even underestimated in some cases. The GCMs varied considerably in capability to represent precipitation spatial patterns. For example, the spatial correlation coefficients and PRMSEs for annual total precipitation ranged between –0.1 and 0.8 and 35 and 158 mm, respectively. In general, ECHAM4, HadCM3 and NCAR-PCM demonstrated the best simulated mean temperature and total precipitation over the provinces. Seven GCM runs were also used for an intercomparison of modelled future temperature and precipitation scenarios for the 30-year periods centred on 2050 and 2080. The models demonstrated a very high amount of variability in predicted future changes for both mean temperature and total precipitation. These results will contribute to an improved understanding of both present day and future GCM-simulated climate in the Prairie Provinces.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».