A multi-resolution analysis of historical and future precipitation variability across the western United States 
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the future of surface water availability in the western United States requires a robust analysis of the projected trends in precipitation variability within the new generation of global climate model (GCM) simulations. To understand the reliability of future projections, we first construct a historical baseline (1950-2014) of the precipitation climatology and contribution of heavy precipitation events to the total annual precipitation from an ensemble of in-situ (Global Historical Climatology Network (GHCN)) and gridded precipitation products (Abatzoglou, 2013; Livneh et al., 2015; Newman et al., 2015). This historical baseline is used to evaluate the representation of precipitation variability during the historical period of GCM simulations from the CMIP6 HighResMIP and ScenarioMIP ensembles as well as the multi-resolution, factual-counterfactual ensemble of CAM5 simulations. We frame our analysis in the context of water resources by using a collection of large basins across the western US to demonstrate that the role of GCM resolution in the representation of precipitation variability is highly dependent on regional differences in topographical controls and dominant climatological drivers of precipitation. In most regions, we find that the highest-resolution GCM simulations (25-50 km) portray realistic occurrences of heavy precipitation events when compared to gridded historical precipitation at the same spatial resolution, whereas coarser GCM simulations (100-200 km) tend to distribute precipitation more evenly throughout the year than expected. When compared to the historical period (1950-2014), future projections (2014-2050) from both HighResMIP and ScenarioMIP ensembles produce more variable precipitation with a higher fraction of the annual precipitation falling in heavy precipitation events. Furthermore, we explore methods for constraining uncertainty in the projection of future precipitation variability across the Western US using a statistical assessment of the historical GCM simulations compared to the historical baseline. References Abatzoglou, J. T. (2013). Development of gridded surface meteorological data for ecological applications and modelling. International Journal of Climatology, 33(1), 121–131. https://doi.org/10.1002/joc.3413 Livneh, B., Bohn, T. J., Pierce, D. W., Munoz-Arriola, F., Nijssen, B., Vose, R., Cayan, D. R., & Brekke, L. (2015). A spatially comprehensive, hydrometeorological data set for Mexico, the U.S., and Southern Canada 1950–2013. Scientific Data, 2(1), 1–12. https://doi.org/10.1038/sdata.2015.42 Newman, A. J., Clark, M. P., Sampson, K., Wood, A., Hay, L. E., Bock, A., Viger, R. J., Blodgett, D., Brekke, L., Arnold, J. R., Hopson, T., & Duan, Q. (2015). Development of a large-sample watershed-scale hydrometeorological data set for the contiguous USA: Data set characteristics and assessment of regional variability in hydrologic model performance. Hydrology and Earth System Sciences, 19(1), 209–223. https://doi.org/10.5194/hess-19-209-2015
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».