An Evaluation of <i>CMIP5 GCM</i> Simulations over the Athabasca River Basin, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long‐term hydrological forecasting, water resources management and other climate change impacts or adaptation analysis studies on large continental river basins, for example, the Athabasca River Basin ( ARB ) in Canada, desire a reliable climatic projection. This usually relies on general circulation models ( GCM s) in the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project ( CMIP5 ). However, there is a lack of a systematic evaluation of CMIP5 GCM performances over the ARB that vary with multiple factors, for example, statistical metrics, temporal scales and spatial locations, challenging the reliability of water‐related or other studies over the ARB . For this gap to be filled, six CMIP5 GCM s, namely, IPSL‐CM5A‐LR , IPSL‐CM5A‐MR , MIROC‐ESM‐CHEM , MIROC5 , GFDL‐ESM2G and GFDL‐ESM2M , and their ensemble mean are selected according to data availabilities of representative climate variables: Tmin , Tmax and Prec ( TTP ). Accuracies of the selected CMIP5 GCM s in reproducing TTP over the ARB are evaluated comprehensively. The ensemble mean cannot outperform any GCM in all cases in the ARB , although its overall accuracy seems to be higher in consideration of all cases. These accuracies vary with TTP , locations, metrics and scales. For instance, ESM2G shows the highest accuracies in reproducing monthly/seasonal variability and magnitudes of grid‐averaged TTP and inter‐annual variability of grid‐averaged annual means of Tmax ; CM5A‐LR in multi‐year‐averaged spatial variability of TTP and magnitudes of spatially distributed multi‐year‐averaged Tmax ; while the ensemble mean only in some aspects, for example, intraseasonal variability and magnitudes of TTP and inter‐annual variability and magnitudes of grid‐averaged annual means of TTP . GCM s should be systematically integrated according to accuracy variations. Multiple statistical metrics are recommended in GCM evaluations. These findings facilitate water resources systems analyses and other related studies in the ARB . Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».