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Enregistrement W2903428691 · doi:10.1080/07011784.2018.1537812

CMIP5 drought projections in Canada based on the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index

2018· article· en· W2903428691 sur OpenAlexaffvenueabout
Benita Y. Tam, Kit K. Szeto, Barrie Bonsal, Greg Flato, Alex J. Cannon, Robin Rong

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationPrecipitationCoupled model intercomparison projectEnvironmental scienceClimatologyForcing (mathematics)Water balanceClimate modelClimate changeRepresentative Concentration PathwaysAtmospheric sciencesPhysical geographyGeographyGeologyMeteorologyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drought projections on seasonal to annual time scales are presented for Canada over the twenty-first century, based on the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI). Results make use of bias-corrected temperature and precipitation projections from 29 global climate models participating in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), and include three different forcing scenarios (RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5). Large differences in projected drought changes are observed among different regions. On the annual time scale, southwestern Canada and the Prairies may experience an increase in drying under a warmer climate. On the other hand, coastal regions, including northern Canada, the northwest Pacific coast and the Atlantic region, show a small increase in wetness. Winter and spring SPEI results depict an increase in wetting, reflecting the projected country-wide winter and spring precipitation increases under climate change. For the most part, autumn and summer show increases in drying. The largest relative changes in both summer drying and winter wetting were found over northern regions, but the offsetting seasonal effects typically balance out to yield various degrees of wetting on the annual scale for this region. The projected drought responses are relatively modest in the weak forcing scenario (RCP2.6) for most Canadian regions. In addition, even for regions most affected, a marked increase in surface water deficit might not occur until the second half of this century. Inter-model variation (a crude measure of projection uncertainty) typically increases with forcing intensity and lead time, and is generally greater in northern and western Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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