Extension of physical scaling method and its application towards downscaling climate model based near surface air temperature
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Physical scaling (SP) method is a statistical downscaling approach where model‐based climate data are downscaled taking into consideration large‐scale climate, elevation and land‐cover at the location of interest. In this study, the downscaling skills of an ensemble ofSPmethod and its variants and StatisticalDownScalingModel (SDSM) towards downscaling North American Regional Reanalysis (NARR) temperature data are compared. Two downscaling approaches: direct and indirect, two versions:SPand surrounding pixel information and three functional forms: linear regression, quantile regression and generalized additive models are considered to prepare the method ensemble. To evaluate method performance, a leave‐one‐out cross‐validation approach is adopted. Results indicate thatSPmethod and its variants have comparable skill toSDSM. Further method skill is found to be only marginally influenced by the choice of method version and functional form, and considerably influenced by the choice of approach. The ensemble of models is thereafter used to downscale future air temperature projections made by a global climate model:FGOALS‐s2. It is found that downscaled future projections are most significantly influenced by the choice of version, followed by the choice of approach and the choice of functional form in the decreasing order of importance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».