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Enregistrement W2912153455 · doi:10.1175/jamc-d-18-0021.1

The ClimEx Project: A 50-Member Ensemble of Climate Change Projections at 12-km Resolution over Europe and Northeastern North America with the Canadian Regional Climate Model (CRCM5)

2019· article· en· W2912153455 sur OpenAlexaffabout
Martin Leduc, Alain Mailhot, Anne Frigon, Jean‐Luc Martel, Ralf Ludwig, G. B. Brietzke, Michel Giguère, François Brissette, Richard Turcotte, Marco Braun, John Scinocca

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Meteorology and Climatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaOuranosMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsÉcole de Technologie SupérieureInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimatologyDownscalingPrecipitationEnvironmental scienceClimate changeClimate modelEnsemble averageSnow coverSnowRepresentative Concentration PathwaysGeographyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Canadian Regional Climate Model (CRCM5) Large Ensemble (CRCM5-LE) consists of a dynamically downscaled version of the CanESM2 50-member initial-conditions ensemble (CanESM2-LE). The downscaling was performed at 12-km resolution over two domains, Europe (EU) and northeastern North America (NNA), and the simulations extend from 1950 to 2099, following the RCP8.5 scenario. In terms of validation, warm biases are found over the EU and NNA domains during summer, whereas during winter cold and warm biases appear over EU and NNA, respectively. For precipitation, simulations are generally wetter than the observations but slight dry biases also occur in summer. Climate change projections for 2080–99 (relative to 2000–19) show temperature changes reaching 8°C in summer over some parts of Europe, and exceeding 12°C in northern Québec during winter. For precipitation, central Europe will become much dryer during summer (−2 mm day −1 ) and wetter during winter (>1.2 mm day −1 ). Similar changes are observed over NNA, although summer drying is not as prominent. Projected changes in temperature interannual variability were also investigated, generally showing increasing and decreasing variability during summer and winter, respectively. Temperature variability is found to increase by more than 70% in some parts of central Europe during summer and to increase by 80% in the northernmost part of Québec during the month of May as the snow cover becomes subject to high year-to-year variability in the future. Finally, CanESM2-LE and CRCM5-LE are compared with respect to extreme precipitation, showing evidence that the higher resolution of CRCM5-LE allows a more realistic representation of local extremes, especially over coastal and mountainous regions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations176
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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