Analyzing the Future Monthly Precipitation Pattern in Bangladesh from Multi-Model Projections Using Both GCM and RCM
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».