Contributions of different bias‐correction methods and reference meteorological forcing data sets to uncertainty in projected temperature and precipitation extremes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of different bias‐correction methods and global retrospective meteorological forcing data sets as the reference climatology in the bias correction of general circulation model (GCM) daily data is a known source of uncertainty in projected climate extremes and their impacts. Despite their importance, limited attention has been given to these uncertainty sources. We compare 27 projected temperature and precipitation indices over 22 regions of the world (including the global land area) in the near (2021–2060) and distant future (2061–2100), calculated using four Representative Concentration Pathways (RCPs), five GCMs, two bias‐correction methods, and three reference forcing data sets. To widen the variety of forcing data sets, we developed a new forcing data set, S14FD, and incorporated it into this study. The results show that S14FD is more accurate than other forcing data sets in representing the observed temperature and precipitation extremes in recent decades (1961–2000 and 1979–2008). The use of different bias‐correction methods and forcing data sets contributes more to the total uncertainty in the projected precipitation index values in both the near and distant future than the use of different GCMs and RCPs. However, GCM appears to be the most dominant uncertainty source for projected temperature index values in the near future, and RCP is the most dominant source in the distant future. Our findings encourage climate risk assessments, especially those related to precipitation extremes, to employ multiple bias‐correction methods and forcing data sets in addition to using different GCMs and RCPs.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».