Observed and Simulated Precipitation over Northeastern North America: How Do Daily and Subdaily Extremes Scale in Space and Time?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The characterization of extreme precipitation at fine spatiotemporal scale represents a paramount challenge in hydroclimate sciences due to large uncertainties affecting the precipitation estimation from existing datasets. Comparing the spatiotemporal structure of precipitation extremes estimated from different datasets thus represents an essential step for climate model evaluation, as it provides insight into a model’s ability to simulate atmospheric processes occurring at different scales. This study compares the probability distributions and the annual and diurnal cycles of occurrence of daily and subdaily precipitation annual maxima (AM) estimated over northeastern North America from five observed and simulated datasets: meteorological station series, the bias-corrected (CRT) satellite CMORPH, version 1.0, and the Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation (MSWEP), version 2, gridded datasets, various Canadian RCM, version 5 (CRCM5), simulations, and a 13-yr convection-permitting WRF, version 3.4.1, simulation. ERA-Interim-driven CRCM5 and WRF simulations well reproduced subdaily extreme quantiles and the AM annual and diurnal cycles observed at stations, while CMORPH and MSWEP displayed good performance only for daily and longer extreme statistics. The spatiotemporal statistical structure of precipitation extremes is then assessed considering the variation of AM quantiles across various spatial scales and durations. The results suggest that a two-parameter analytical relationship well describes the AM spatiotemporal structure at the regional scale, allowing us to approximate some crucial properties of point precipitation extremes from gridded datasets. Averaging the estimates from various members of the initial-condition CRCM5 Large Ensemble (CRCM5-LE) also made it possible to reduce the sampling errors and robustly estimate the AM spatiotemporal structure at the local scale of each model grid box.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».