Application of Regional Climate Models for Updating Intensity-duration-frequency Curves under Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Global Climate Models (GCMs) are currently the most powerful tools for accessing changes in the hydrological regime at the watershed scale due to climate change and variability. GCMs, however, have limitations due to their coarse spatial and temporal resolutions. Regional Climate Models (RCMs) are often referred to as suitable alternatives due to their higher resolution of the long-term climate projections. It is expected that RCMs are better for simulating extreme conditions than the GCMs. This present work, investigate the difference in updated IDF (Intensity-Duration-Frequency) relationships developed using GCMs and RCMs. The IDF updating method implemented with the IDF_CC tool for Canada has been used for comparison. The analyses are conducted using 369 selected Environment and Climate Change Canada hydro-meteorological stations from the IDF_CC tool database with record length longer than 20 years. Results for the future period (2020-2100), are based on multi-model ensembles of (i) the RCMs from the NA-CORDEX (North-American Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment) project (ensemble 1) (ii) a sub-set of six GCMs from the GCMs available in the IDF_CC tool used as drivers for the RCMs (ensemble 2) and (iii) all 24 GCMs from the IDF_CC tool database (ensemble 3). One representative concentration pathway (RCP), RCP 8.5, is used in the analysis. The RCMs from the NA-CORDEX project selected for this study use six GCMs as drivers to produce the future predictions for the North American continent, including Canada. Two metrics are applied for the comparison of results: (i) the difference in projected precipitation using the multi-model ensemble median; and (ii) the difference in uncertainty range. The uncertainty range is defined in this study as the percentage projected change in future, 25 to 75 quantiles obtained using the RCMs a GCMs ensembles. The regional models from the NA-CORDEX project generated lower extreme precipitation projections than the GCMs for the stations located in the Canadian prairies (provinces of Alberta, Saskatchewan, Manitoba). Stations located at the East and West coasts of Canada show a smaller difference in the projected extremes obtained using GCMs and RCMs. The use of RCMs shows increase in uncertainty when compared to GCMs. This result indicates that even when using regional climate models, it’s advisable to extend the analyses and include as many as possible models from different climate centers.
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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 | 0,001 |
| 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 ».