Multisite Downscaling of Monsoon Precipitation over the Godavari River Basin under the RCP 4.5 Scenario
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is considered to be the greatest challenge faced by mankind in the twenty first century. Distribution and circulation of the waters of the earth become increasingly difficult to determine because of additional uncertainty related to anthropogenic emissions. Climate change and its potential hydrological effects are increasingly contributing to the uncertainty which creates problem for water management planner to decide future demand and availability of water. Projecting the impact of climate change on hydrological cycle at river basin level is necessary to quantify the possible changes in the hydrological components. In the present study, Statistical downscaling is applied to monthly monsoon precipitation over Godavari river basin, India. Mean sea level pressure, specific humidity and 500 hPa geopotential height are used as explanatory predictors. 1 degree*1 degree gridded rainfall data over Godavari river basin are collected from Indian Meteorological Department (IMD). Future scenario of monsoon rainfall over different IMD grid points over the basin is projected by applying the statistical downscaling to The Norwegian Earth System Model (NorESM1-M) and Canadian Earth System Model (CanESM2) simulations under the Representative Concentration Pathways 4.5 (RCP 4.5) scenario of Fifth Coupled Model Inter-Comparison Project (CMIP 5). Downscaling procedure is applied to all 25 IMD grid points over the basin to find out the special distribution of monsoon rainfall for the future scenarios. Results indicate that the monsoon rainfall over the entire basin is showing an increasing trend.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».