Statistical emulation of streamflow projections from a distributed hydrological model: Application to CMIP3 and CMIP5 climate projections for <scp>B</scp> ritish <scp>C</scp> olumbia, <scp>C</scp> anada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A recent hydrological impacts study in British Columbia, Canada, used an ensemble of 23 climate change simulations to assess potential future changes in streamflow. These Coupled Model Intercomparison Project Phase 3 (CMIP3) simulations were statistically downscaled and used to drive the Variable Infiltration Capacity (VIC) hydrology model over several watersheds. Due to computational restrictions, the 23 member VIC ensemble is a subset of the full 136 member CMIP3 archive. Extending the VIC ensemble to cover the full range of uncertainty represented by CMIP3, and incorporating the latest generation CMIP5 ensembles, poses a considerable computing challenge. Thus, we extend the VIC ensemble using a computationally efficient statistical emulation model, which approximates the combined output of the two‐step process of statistical downscaling and hydrologic modeling, trained with the 23 member VIC ensemble. Regularized multiple linear regression links projected changes in monthly temperature and precipitation with projected changes in monthly streamflow over the Fraser and Peace River watersheds. Following validation, the statistical emulator is forced with the full suite of CMIP3 and CMIP5 climate change projections. The 23 member VIC ensemble has a smaller spread than the full ensemble; however, both ensembles provide the same consensus estimate of monthly streamflow change. Qualitatively, CMIP5 shows a similar streamflow response as CMIP3 for snow‐dominated hydrologic regimes. However, by end‐century, the CMIP5 worst‐case RCP8.5 has a larger impact than CMIP3 A2. This work also underscores the advantage of using emulation to rapidly identify those future extreme projections that may merit further study using more computationally demanding process‐based methods.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».