Global Climate Model Selection for Analysis of Uncertainty in Climate Change Impact Assessments of Hydro-Climatic Extremes
Notice bibliographique
Résumé
Regional climate change impact assessments are becoming increasingly important for developing adaptation strategies in an uncertain future with respect to hydro-climatic extremes. There are a number of Global Climate Models (GCMs) and emission scenarios providing predictions of future changes in climate. As a result, there is a level of uncertainty associated with the decision of which climate models to use for the assessment of climate change impacts. The IPCC has recommended using as many global climate model scenarios as possible; however, this approach may be impractical for regional assessments that are computationally demanding. Methods have been developed to select climate model scenarios, generally consisting of selecting a model with the highest skill (validation), creating an ensemble, or selecting one or more extremes. Validation methods limit analyses to models with higher skill in simulating historical climate, ensemble methods typically take multi model means, median, or percentiles, and extremes methods tend to use scenarios which bound the projected changes in precipitation and temperature. In this paper a quantile regression based validation method is developed and applied to generate a reduced set of GCM-scenarios to analyze daily maximum streamflow uncertainty in the Upper Thames River Basin, Canada, while extremes and percentile ensemble approaches are also used for comparison. Results indicate that the validation method was able to effectively rank and reduce the set of scenarios, while the extremes and percentile ensemble methods were found not to necessarily correlate well with the range of extreme flows for all calendar months and return periods.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».