Extreme precipitation vulnerability in the Upper Thames River basin: uncertainty in climate model projections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study provides an assessment of possible future climate conditions for the Upper Thames River (UTR) basin. The interpretation of future climate from widely used global climate models has a large impact on the comparison of the simulated daily extreme precipitations. Unfortunately, literature relevant to analyzing precipitation extremes is limited and more work is necessary to develop strategies for assessing the vulnerability of extreme precipitation events on water resources and communities at both local and regional levels. The present study deals with six different atmosphere–ocean coupled general circulation models (AOGCMs) with up to three emission scenarios in order to generate a precipitation series for the 2050s. The data has been downscaled using a principal component analysis–integrated stochastic weather generator (WG‐PCA) to produce a synthetic dataset for 54 years. The variability between the AOGCMs and their emission scenarios are investigated, as well as the performance of the WG‐PCA generator in producing extreme precipitation events. The comparative analysis of 14 different scenarios shows that the AOGCM results are variable and need to be carefully screened before using them for future climate change impact assessments in the UTR basin. Future work is needed on regional studies to explore local characteristics of precipitation extremes and improve the model quality by introducing more input variables relevant to the precipitation extremes. Copyright © 2010 Royal Meteorological Society
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».