MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2312848984 · doi:10.3354/cr01157

Projection of multi-site daily temperatures over the Montréal area, Canada

2013· article· en· W2312848984 sur OpenAlexafffundabout
Dae Il Jeong, André St‐Hilaire, TBMJ Ouarda, Philippe Gachon

Notice bibliographique

RevueClimate Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDownscalingMultivariate statisticsGeographyProjection (relational algebra)Environmental scienceMeteorologyOperations researchClimatologyLibrary scienceStatisticsComputer scienceMathematicsGeologyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CR Climate Research Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsSpecials CR 56:261-280 (2013) - DOI: https://doi.org/10.3354/cr01157 Projection of multi-site daily temperatures over the Montréal area, Canada D. I. Jeong1,*, A. St-Hilaire2, T. B. M. J. Ouarda2,3, P. Gachon1,4 1Centre ESCER Université du Québec à Montréal, 201 Ave. President-Kennedy, Montréal, Québec H3A 2K6, Canada 2INRS-ETE, University of Québec, 490 de la Couronne Street, Québec G1K 9A9, Canada 3Water and Environmental Engineering, Masdar Institute of Science and Technology, PO Box 54224, Abu Dhabi, UAE 4Atmospheric Science and Technology Directorate, Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis (CCCMA) section, Climate Research Division, Environment Canada, 800 de la Gauchetiere West, Office 7810, Montréal, Québec H5A 1L9, Canada *Email: jeong@sca.uqam.ca ABSTRACT: This study presents a post-adjustment procedure for a multivariate multi-site statistical downscaling model (MMSDM) which can simultaneously downscale multiple predictands at multiple observation sites by combining multivariate multiple linear regression and the stochastic randomization procedure. In the post-adjustment procedure, bias and determinant adjustment factors correct the systematic bias on the downscaled series using atmosphere-ocean coupled global climate model (AOGCM) predictors, and prevent the propagation of systematic error to the projected future predictands. The MMSDM with the post-adjustment procedure is applied to project a realistic series of 2 predictands (daily Tmax and Tmin) for 10 observation sites in the region of Montréal (southern Québec, Canada). The Canadian CGCM3 reference outputs (1961-2000) and future outputs under the A1B and A2 SRES scenarios (2061-2100) were employed as AOGCM predictors. On average over the 10 observation sites, the monthly means of the daily Tmax and Tmin were increased by 2.0-4.7 and 2.7-5.4°C while seasonal 90th percentile of daily Tmax and 10th percentile of daily Tmin (Tmax90 and Tmin10) were increased by 2.1-4.5 and 2.7-5.8°C for the A1B and A2 scenarios with the MMSDM, respectively. Future Tmax and Tmin series showed higher increases in winter than in the other seasons, as anticipated from AOGCMs or regional climate models over the same area. The average diurnal temperature ranges of future series suggest small increases in spring and autumn. Finally, the projected series yielded frost seasons that are 23 and 28 d shorter, whereas 23 and 27 more days are projected for the length of the growing season than in the present-day climate series. KEY WORDS: Extreme event · Multi-site statistical downscaling · Projected temperatures · Southern Québec Full text in pdf format PreviousCite this article as: Jeong DI, St-Hilaire A, Ouarda TBMJ, Gachon P (2013) Projection of multi-site daily temperatures over the Montréal area, Canada. Clim Res 56:261-280. https://doi.org/10.3354/cr01157 Export citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in CR Vol. 56, No. 3. Online publication date: May 16, 2013 Print ISSN: 0936-577X; Online ISSN: 1616-1572 Copyright © 2013 Inter-Research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClimate ResearchMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207