Validation of the Meteorological Outputs of the Canadian Regional Climate Model Using a Kriging Method: Application to Southern Quebec
Notice bibliographique
Résumé
To verify the accuracy of Regional Climate Model (RCM) simulated meteorological outputs, field observations can be used as a reference. However, the spatial scale difference between both types of data must be taken into account to allow a fair comparison. In this study, a kriging-based method is developed to compare simulated total precipitation, daily maximum and minimum temperature data from a Canadian Regional Climate Model run (CRCM4.1.1 with CLASS2.7, pilot ERA40d, Quebec domain) with in situ data from meteorological stations located in six watersheds in southern Quebec for the 1968-1999 period. Anisotropy and spatial trend are analysed for both observed and simulated data and then, the data are standardized to comparable resolutions using the kriging method. Analyses show that general spatial trends are well simulated but there are notable small scale differences. Watershed averages calculated using simulated data show that, overall, minimum temperatures are colder (with the exception of fall) and maximum temperatures are warmer than those observed. For total precipitation, winter and fall are simulated accurately (differences <10%) while differences during the spring-summer period varied between 17 and 33%. Precipitation levels in the two largest watersheds (St. François and Chaudière) are generally well estimated by the CRCM run.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».