Nonstationary Compound Weather Extremes in Canada based on Large Ensemble Climate Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Compound weather extremes including warm-wet and warm-dry events can lead to catastrophes such as wildfires, droughts and flooding. We use three large ensembles (3 × 50 members) of climate simulations to study the non-stationarity of compound events based on an ensemble pooling approach: the Canadian Regional Climate Model Large Ensemble (CanRCM4-LE), and the Canadian Large Ensembles Adjusted Datasets (CanLEAD1&2). The CanLEAD products include daily precipitation, maximum and minimum temperature from CanRCM4-LE that are bias-corrected using a novel statistical approach, which preserves the multivariate structure of the climate variables and corrects for univariate biases. Each ensemble member is validated against the NRCANmet observed data over Canada for 1951-2000 using a hierarchical Bayesian framework. Additionally, the performance of the models to mimic the dependence structure of the observation is tested using copulas. Extreme climate indices are estimated for a baseline period and changes in extremes are explored across four future warming scenarios corresponding to +1.5°C, +2.0°C, +3.0°C and +4.0°C warming above the pre-industrial period of 1850-1900. The ensemble pooling approach allows for the quantification of changes in the dependence structure and its subsequent effects on compound extremes in the future. Results show that the CanLEAD products can reduce warm and wet biases in CanRCM4-LE over the majority of Canadian regions in all seasons except for winter. The ensembles unanimously project significant warming and wetting trends over most of southern Canada excluding the Canadian Prairies in summer, which show a drying trend towards the end of the 21st century. The overall trend shows an increase in hot extremes in central and southeastern Canada and a significant increase in wet extremes in western coastal regions. Results from compound extreme analysis show that there is significant under-estimation of extremes when the dependence between temperature and precipitation is ignored. For example, a 100-year hot and dry event under the assumption of independence becomes a ~60-year event when the dependence is characterized using copulas.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».