Assessment of <scp>NARCCAP</scp> model in simulating rainfall extremes using a spatially constrained regionalization method
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Capturing the intensity and return period of extreme rainfall events in the historic record and projecting them into the future are essential to managing, planning, and designing infrastructure. In this study, we assess the performance of the combination of four General Circulation Models (GCMs) and six Regional Climate Models (RCMs) that comprise the North American Regional Climate Change Assessment Program (NARCCAP) and evaluate their performance in simulating rainfall extremes in the continental United States. We adopt a regionalization method to objectively delineate 12 regions in the continental United States with relatively homogenous annual maximum 24‐h rainfall patterns from the North American Regional Reanalysis (NARR) data set. We then compare the Intensity–Duration–Frequency (IDF) curves generated from control simulations of NARCCAP models with those from NARR in each of these regions. We find significant spatial variability of model performance. The models perform reasonably well in many parts of the country, but poorly in the southeastern United States. The GCM providing boundary conditions strongly influences results – output from those RCMs driven by the Community Climate System Model (CCSM) and Canadian Global Climate Model version 3 (CGCM3) matched the NARR data best. Performance of individual RCMs also varied, often in response to nudging, wherein the regional model is constrained by the GCM fields. We also measure changes in bias‐corrected IDF curves generated from NARCCAP projections of the future. In most regions, most models project intensified 24‐h rainfall events in the future (exceptions include some model‐projected decreases in southern California, the extreme north‐central US, Florida, and the Texas Plains). This study provides a valuable means of assessing NARCCAP models' performance in simulating rainfall extremes at the regional scale and understanding how the GCMs, RCMs, and spatial variability affect model performance.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».