Temperature change signals in northern Canada: convergence of statistical downscaling results using two driving GCMs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coarse resolution global climate models (GCMs) have inherent difficulty simulating a reliable climate regime in coastal areas, as in northern Canada, where sea ice and snow cover are highly sensitive to fine‐scale climate forcings. As a result, strong biases are present in GCM temperature regimes in this region, and the direct use of raw‐GCM climate change signals at the local scale is problematic. However, fine resolution climate change information for use in impact studies can be obtained via statistical downscaling (SD) methods. This study investigates the regression‐based SDSM model with respect to its potential to simulate reliable and plausible changes in mean values as well as probabilities of extreme temperatures, in some specific locations in northern Canada. Four sets of independent climate predictors, from the outputs of two GCMs (i.e. CGCM2 and HadCM3) and using two SRES emission scenarios (i.e. A2 and B2), are used by the SDSM model to construct climate scenario information for this region over the period 2070–2099. The results demonstrate that the SD model is able to capture the major part of the temperature change signal, with a plausible climatic regime for higher warming in winter than in summer and in A2 than in B2 runs. The combination of relevant atmospheric predictors in the SD process is able to take into account most key factors of the temperature change signal, with strong convergence in the magnitude and the timing of the changes in all results. The downscaling signals are more consensual and physically‐plausible in comparison with the raw GCM anomalies, with relatively better skill using HadCM3 predictors than those from CGCM2. The study also confirms that scrupulous analysis of the climate change regime and its temporal and spatial distribution at the scale of interest is essential for it to be useful in impact studies. Copyright © 2007 Crown in the right of Canada. Published by John Wiley & Sons, Ltd
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 ».