Investigation of impact of climate change on small catchments using different climate models and statistical approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of a statistical downscaling technique is needed to investigate the hydrological consequences of climate change on the local hydropower capacity. Global Circulation Models (GCMs) are crucial tools used in various simulations for potential climate change effects, including precipitation and temperature. Statistical downscaling methods comprise the improvement of relations between the large-scale climatic parameters and the local variables. This study presents the trend analysis of the observed variables compared to the statistically downscaled emission scenarios that are adopted from the Canadian Second Generation Earth Systems Model (CanESM2) in the basin of Göksu River which is located in Turkey. The key purpose of the research is to evaluate both the predicted monthly precipitation and the projections of GCMs within the three simulated scenarios of RCP2.6, RCP4.5, and RCP8.5 by Gene Expression Programming (GEP). In addition, the findings of statistical downscaling of monthly mean precipitation will be compared to the Linear Regression (LR) model. The R-value is 0.827 and 0.755 for precipitation of the GEP model for the periods of calibrating and validation. In comparison with the LR model for the validation and calibration periods (1971–2005), the results of the GEP model prove its applicability in projecting the data for monthly mean rainfall. Generally, in the simulated periods of 2021–2100, the mentioned scenarios forecast a decline in the monthly mean precipitation in the basin. Moreover, the scenario of RCP8.5 projected more suitably for the case study than expected under the scenarios RCP4.5 and RCP2.6. The mean statistically downscaled CanESM2 model was compared with the trend analysis of the areal mean precipitation over the case study area, and the trend was shown as decreasing. However, the RCP 8.5 scenario was the more quasi-asymptotic for trend.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».