A Spatio-Temporal Statistical Downscaling Approach to Deriving Extreme Rainfall IDF Relations at Ungauged Sites in the Context of Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an efficient spatio-temporal statistical downscaling approach for estimating IDF relations at an ungauged site using daily rainfalls downscaled from global climate model (GCM) outputs. More specifically, the proposed approach involves two steps: (1) a spatial downscaling using scaling factors to transfer the daily downscaled GCM extreme rainfall projections at a regional scale to a given ungauged site and (2) a temporal downscaling using the scale-invariance GEV model to derive the distribution of sub-daily extreme rainfalls from downscaled daily rainfalls at the same location. The feasibility and accuracy of the proposed approach were evaluated based on the climate simulation outputs from 21 GCMs that have been downscaled by NASA to a regional 25-km scale for two different RCP 4.5 and 8.5 scenarios and the observed extreme rainfall data available from a network of 15 raingauges located in Ontario, Canada. The jackknife technique was used to represent the ungauged site conditions. Results based on different statistical criteria have indicated the feasibility and accuracy of the proposed approach.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».