Spatial Bayesian Model for Statistical Downscaling of AOGCM to Minimum and Maximum Daily Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atmosphere–ocean general circulation models (AOGCMs) are useful for assessing the state of the climate at large scales. Unfortunately, they are not tractable for the finer-scale applications (e.g., hydrometeorological variables). Downscaling methods allow the transfer of large-scale information to finer scales and they are thus relevant for the assessment of finer-scale variables. Among a wide range of downscaling methods, regression-based approaches are commonly used for downscaling AOGCM data because of their low computational requirements. However, downscaled variables are generally reproduced at gauged weather stations only. Results at the gauged stations can then be interpolated a posteriori at ungauged locations with kriging or other methods. In this paper, a spatial Bayesian model is proposed for the downscaling of coarse-scale atmospheric data (i.e., either reanalysis or AOGCM) to minimum and maximum daily temperatures. This approach uses a Bayesian framework for mixing a prior distribution reflecting the monthly spatial dependence of the temperatures with the daily fluctuations induced by the atmospheric predictors. Local characteristics (i.e., altitude and latitude) are also taken into account in the mean of the prior distribution by using a geographical regression model. The posterior distribution thus reflects both monthly local patterns because of the prior and daily larger-scale fluctuations. Finally, the Bayesian approach also allows for the accounting of estimated parameter uncertainty, making it more stable to poor parameter fitting. The method is applied to the southern part of the province of Quebec, Canada. Results show that the downscaled distributions of the temperatures at gauged sites are in sufficient agreement with the validation dataset compared to a classical regression-based method. The proposed model has also the advantage of directly producing temperature maps.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».