Atmospheric and Terrestrial Water Balances of Labrador's Churchill River Basin, as Simulated by the North American Regional Climate Change Assessment Program
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to understand the sources of uncertainty and the physical consistency of climate models from the North American Regional Climate Change Assessment Program (NARCCAP), an ensemble of general circulation models (GCMs) and regional climate models (RCMs) was used to explore climatological water balances for the Churchill River basin in Labrador, Canada. This study quantifies mean atmospheric and terrestrial water balance residuals, as well as their annual cycles. Mean annual atmospheric water balances had consistently higher residuals than the terrestrial water balances due, in part, to the influences of sampling of instantaneous variables and the interpolation of atmospheric data to published pressure levels. Atmospheric and terrestrial water balance residuals for each ensemble member were found to be consistent between base and future periods, implying that they are systemic and not climate dependent. With regard to the annual cycle, no pattern was found across time periods or ensemble members to indicate whether the monthly terrestrial or atmospheric root mean square residual was highest. Because of the interdependence of hydrological cycle components, the complexity of climate models and the variety of methods and processes used by different ensemble members, it was impossible to isolate all causes of the water balance residuals. That being said, the residuals created by interpolating a model's native vertical resolution onto NARCCAP's published pressure levels and the subsequent vertical interpolation were quantified and several other sources were explored. In general, residuals were found to be predominantly functions of the RCM choice (as opposed to the GCM choice) and their respective modelling processes, parameterization schemes, and post-processing.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».