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Enregistrement W2323651782 · doi:10.1061/41173(414)402

Analyzing the Future Monthly Precipitation Pattern in Bangladesh from Multi-Model Projections Using Both GCM and RCM

2011· article· en· W2323651782 sur OpenAlexaff
Adnan Rajib, Md Mujibur Rahman, A. K. M. Saiful Islam, Edward A. McBean

Notice bibliographique

RevueWorld Environmental and Water Resources Congress 2011 · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMet Office
Mots-clésPrecipitationClimatologyClimate modelEnvironmental scienceGeneral Circulation ModelClimate changeGCM transcription factorsProjection (relational algebra)MonsoonMeteorologyComputer scienceGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is very much essential to comprehend the inter-relationship of future possible trend of precipitation with the water-stress problems in a small country like Bangladesh, since enormous challenges associated with water supply are already present in this region. A major dimension of climate change for Bangladesh includes the expectation of more intensive and variability of precipitation events in future times. There are a number of mathematical models of global circulation that indicate expectations of future climate scenarios. But one particular model does not produce a perfect projection of future climatology or observations as the inherent physics and associated underlying assumptions of the model-components might be different for different climate models. As such, it is best to combine several climate models to enable a choice to produce the most appropriate projection to be used in climate-scenario generation for a small geographical area. This paper features the development of Multi-Model combination of future precipitation projections for Bangladesh on monthly basis, for each of the year from 2011 to 2100, using both global and regional climate models. Four selected IPCC ensemble Global Climate Models (GCMs), namely CGCM3.1, CCSM3, MIROC3.2 and HadGEM1 as well as a Regional Climate Model (RCM) called PRECIS have been applied in this regard. The multi-model average precipitation changes for Bangladesh at SRES A1B scenario indicate that the precipitation might continue to increase in all the months in future years. Percentage of precipitation increment is expected to be quite higher for dry and pre-monsoon months compared to the monsoon season. Also, the large scatters in the projected precipitation quantities of July and in most other monsoon months are noted, indicating that there will be years with more or less rainfall, with the variations representing significant fluctuations from average conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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