How Do Modeling Decisions Affect the Spread Among Hydrologic Climate Change Projections? Exploring a Large Ensemble of Simulations Across a Diversity of Hydroclimates
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Methodological choices can have strong effects on projections of climate change impacts on hydrology. In this study, we investigate the ways in which four different steps in the modeling chain influence the spread in projected changes of different aspects of hydrology. To form the basis of these analyses, we constructed an ensemble of 160 simulations from permutations of two Representative Concentration Pathways, 10 global climate models, two downscaling methods, and four hydrologic model implementations. The study is situated in the Pacific Northwest of North America, which has relevance to a diverse, multinational cast of stakeholders. We analyze the effects of each modeling decision on changes in gridded hydrologic variables of snow water equivalent and runoff, as well as streamflow at point locations. Results show that the choice of representative concentration pathway or global climate model is the driving contributor to the spread in annual streamflow volume and timing. On the other hand, hydrologic model implementation explains most of the spread in changes in low flows. Finally, by grouping the results by climate region the results have the potential to be generalized beyond the Pacific Northwest. Future hydrologic impact assessments can use these results to better tailor their modeling efforts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle