Precipitation Climatology in an Ensemble of CORDEX-Africa Regional Climate Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An ensemble of regional climate simulations is analyzed to evaluate the ability of 10 regional climate models (RCMs) and their ensemble average to simulate precipitation over Africa. All RCMs use a similar domain and spatial resolution of ~50 km and are driven by the ECMWF Interim Re-Analysis (ERA-Interim) (1989–2008). They constitute the first set of simulations in the Coordinated Regional Downscaling Experiment in Africa (CORDEX-Africa) project. Simulated precipitation is evaluated at a range of time scales, including seasonal means, and annual and diurnal cycles, against a number of detailed observational datasets. All RCMs simulate the seasonal mean and annual cycle quite accurately, although individual models can exhibit significant biases in some subregions and seasons. The multimodel average generally outperforms any individual simulation, showing biases of similar magnitude to differences across a number of observational datasets. Moreover, many of the RCMs significantly improve the precipitation climate compared to that from their boundary condition dataset, that is, ERA-Interim. A common problem in the majority of the RCMs is that precipitation is triggered too early during the diurnal cycle, although a small subset of models does have a reasonable representation of the phase of the diurnal cycle. The systematic bias in the diurnal cycle is not improved when the ensemble mean is considered. Based on this performance analysis, it is assessed that the present set of RCMs can be used to provide useful information on climate projections over Africa.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».