Representing climate evolution in ensembles of GCM simulations for the Hudson Bay System
Notice bibliographique
Résumé
Climate impact studies often require a reduction of the ensembles of opportunity from the Coupled Model Intercomparison Project when the simulations are used to drive impact models. An impact model’s nature limits the number of feasible realizations based on complexity and computational requirements or capacities. For the purpose of driving a hydrological model and an ocean model in the BaySys research program, two hierarchical, differently sized simulation ensembles were produced to represent climate evolution for the region of the Hudson Bay Drainage Basin. We compare a 19-member ensemble to a 5-member subset to demonstrate comparability of the driving climate used to produce model results. Ten extreme climate indicators and their changes are compared for the full study region and seven sub regions, on an annual and seasonal basis and for two future climate horizons. Results indicate stronger warming in the North and for cold temperatures and an East-West gradient in precipitation with larger absolute increases to the East and South of the Hudson Bay. Generally, the smaller ensemble is sufficient to adequately reproduce the mean and spread in the indicators found for the larger ensemble. The analysis of extreme climate indicators ensures that the tails of the distribution of temperature and precipitation are addressed. We conclude that joint analysis at the interface of the hydrological and ocean model domains are not limited by the application of differently sized climate simulation ensembles as driving input for the two different modeling exercises of the BaySys project environmental studies, yet acknowledging that impact model output may be dependent on other factors.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».