Regional climate change trends and uncertainty analysis using extreme indices: A case study of Hamilton, 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 aims to provide a deeper understanding of the level of uncertainty associated with the development of extreme weather frequency and intensity indices at the local scale. Several different global climate models, downscaling methods, and emission scenarios were used to develop extreme temperature and precipitation indices at the local scale in the Hamilton region, Ontario, Canada. Uncertainty associated with historical and future trends in extreme indices and future climate projections were also analyzed using daily precipitation and temperature time series and their extreme indices, calculated from gridded daily observed climate data along with and projections from dynamically downscaled datasets of CanRCM4 and PRECIS, and the statistically downscaled CIMP5 ensemble. A bias correction technique was applied to all raw daily temperature and precipitation time series prior to calculation of the indices. All climate models predicted increasing trends for extreme temperature indices, maximum 1-day and 5-day precipitation (RX1day and RX5day), total wet day precipitation (PRCPTOT), very heavy precipitation days (R20mm), Summer Days (SU), and Tropical Nights (TR) and decreasing trend for Forest Days (FD) and Ice Days (ID) in 2020s, 2050s, and 2080s compared to present. CanRCM4 model did consistently project values in the upper range of the CMIP5 ensemble while the PRECIS ensemble was more in-line with the CMIP5 mean values. This difference may however be a function of different emission scenarios used.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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