An evaluation of statistical downscaling methods in central Canada for climate change impact studies
Notice bibliographique
Résumé
This study tested two popuìar statistical downscaling models, the Long Ashton Research Station Weather Generator (LARS-WG) and the Statistical DownScaling Model (SDSM), for their ability to simulate daily time series of local precipitation and temperature for sites in central Canada.The two models were specifically evaluated for their ability to accurately reproduce observed local daily precipitation and temperature means and variability (extremes).Results of the evaluation using available data in central Canada indicated that both models were able to describe the basic statistical properties of daily minimum and maximum temperatures at local sites.However, SDSM could not simulate the extremes of precipitation well while LARS-WG demonstrated more skill at simulating the means and extremes of precipitation-The skill of SDSM with predictors fi'om CGCM3 was degraded lelative to NCEP predictors suggesting the presence of bias in the CGCM3 predictors.A trend analysis in the study area showed an increasing temperature trend.Future downscaled climate change scenarios using SDSM and LARS-WG for the 2050s and 2090s were generated.using three future emission scenarios for two future decadal periods.1.4 Thesis Organization Chapter 2 presents background information relevant to this research.It introduces common terminology used in climate impact studies as well as provides a general introduction to downscaling, highlighting the best practices to statistical downscaling.Detailed descriptions of SDSM and LARS-WG along with an overview of the various studies where these models have been tested and applied are also presented.Chapter 3 provides a description of the data sources and study area.It describes the current climate at the meteorological stations in the study area.Chapter 4 describes the evaluation of the solar radiation model, Climatic Data Generator.This model was utilized to simulate historical solar radiation at the meteorological stations where solar radiation was not available.Chapter 5 summarizes the methodology used to determine historical climate trends, select predictors, evaluate SDSM and LARS-WG, and develop future climate change scenarios.Chapter 6 provides details regarding historical climate trends, the evaluations of SDSM and LARS-WG, and climate change scenarios at the meteorological stations.Chapter 7 provides conclusions that were drawn from the research and recommendations for future study.
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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 | 0,030 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».