Development and comparative evaluation of a stochastic analog method to downscale daily GCM precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. There are a number of statistical techniques that downscale coarse climate information from general circulation models (GCMs). However, many of them do not reproduce the small-scale spatial variability of precipitation exhibited by the observed meteorological data, which is an important factor for predicting hydrologic response to climatic forcing. In this study a new downscaling technique (Bias-Correction and Stochastic Analog method; BCSA) was developed to produce stochastic realizations of bias-corrected daily GCM precipitation fields that preserve both the spatial autocorrelation structure of observed daily precipitation sequences and the observed temporal frequency distribution of daily rainfall over space. We used the BCSA method to downscale 4 different daily GCM precipitation predictions from 1961 to 1999 over the state of Florida, and compared the skill of the method to results obtained with the commonly used bias-correction and spatial disaggregation (BCSD) approach, a modified version of BCSD which reverses the order of spatial disaggregation and bias-correction (SDBC), and the bias-correction and constructed analog (BCCA) method. Spatial and temporal statistics, transition probabilities, wet/dry spell lengths, spatial correlation indices, and variograms for wet (June through September) and dry (October through May) seasons were calculated for each method. Results showed that (1) BCCA underestimated mean daily precipitation for both wet and dry seasons while the BCSD, SDBC and BCSA methods accurately reproduced these characteristics, (2) the BCSD and BCCA methods underestimated temporal variability of daily precipitation and thus did not reproduce daily precipitation standard deviations, transition probabilities or wet/dry spell lengths as well as the SDBC and BCSA methods, and (3) the BCSD, BCCA and SDBC methods underestimated spatial variability in daily precipitation resulting in underprediction of spatial variance and overprediction of spatial correlation, whereas the new stochastic technique (BCSA) replicated observed spatial statistics for both the wet and dry seasons. This study underscores the need to carefully select a downscaling method that reproduces all precipitation characteristics important for the hydrologic system under consideration if local hydrologic impacts of climate variability and change are going to be reasonably predicted. For low-relief, rainfall-dominated watersheds, where reproducing small-scale spatiotemporal precipitation variability is important, the BCSA method is recommended for use over the BCSD, BCCA, or SDBC methods.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 ».