Projection of multi-site daily temperatures over the Montréal area, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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 T max and T min ) for 10 observation sites in the region of Montral (southern Qubec, Canada). The Canadian CGCM3 reference outputs 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 T max and T min were increased by 2.0-4.7 and 2.7-5.4C while seasonal 90th percentile of daily T max and 10th percentile of daily T min (T max 90 and T min 10) were increased by 2.1-4.5 and 2.7-5.8C for the A1B and A2 scenarios with the MMSDM, respectively. Future T max and T min 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.
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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) | 0,002 | 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 découle