Future Snow Water Equivalent and Snowmelt Extremes from NA-CORDEX Ensembles
Notice bibliographique
Résumé
Snowpack and snowmelt driven extreme events can have large societal and economic consequences. Extreme snow can damage infrastructure and buildings. Snow meltwater is a dominant driver of severe spring flooding in the north-central and -eastern U.S. and southern Canada with impacts to the built and natural environments. However, the currently there is very limited guidance regarding the magnitude of “future” snow-driven extremes in a changing climate as needed to plan, design, and manage potentially vulnerable infrastructure and ecosystems. Regional climate models (RCMs) are commonly used to study and quantify regional climate changes, even though the ability of these models to accurately represent snow varies. In this study, trends and designs of extreme 25- and 100-year snowpack (snow water equivalent; SWE) and snowmelt events are estimated in the mid and late 21st century using the North America - Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (NA-CORDEX) ensemble of RCMs under Representative Con-centration Pathways 8.5 (RCP 8.5). This study aims to answer the following three research questions: How much will snow-driven extreme events be changed in the mid and late 21st century? Which regions have the largest differences among models? Which RCM models are the source of these regional uncertainties?
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».