Statistical tool for modeling of a daily precipitation process in the context of climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study proposes a climate change assessment tool based on a statistical downscaling (SD) approach for describing the linkage between large-scale climate predictors and observed daily rainfall characteristics at a local site. The proposed SD of the daily rainfall process (SDRain) model is based on a combination of a logistic regression model for representing the daily rainfall occurrences and a nonlinear regression model for describing the daily precipitation amounts. A scaling factor (SR) and correction coefficient (CR) are suggested to improve the accuracy of the SDRain model in representing the variance of the observed daily precipitation amounts in each month without affecting the monthly mean precipitation. SDRain facilitates the construction of daily precipitation models for the current and future climate conditions. The tool is tested using the National Center for Environmental Prediction re-analysis data and the observed daily precipitation data available for the 1961–2001 period at two study sites located in two completely different climatic regions: the Seoul station in subtropical-climate Korea and the Dorval Airport station in cold-climate Canada. Results of this illustrative application have indicated that the proposed functions (e.g. logistic regression, SR, and CR) contribute marked improvement in describing daily precipitation amounts and occurrences. Furthermore, the comparison analyses show that the proposed SD method could provide more accurate results than those given by the currently popular SDSM method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».