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Enregistrement W3217290390 · doi:10.1016/j.envc.2021.100385

Climate change projections and trends simulated from the CMIP5 models for the Lake Tana sub-basin, the Upper Blue Nile (Abay) River Basin, Ethiopia

2021· article· en· W3217290390 sur OpenAlexaboutno aff
Birhan Getachew, B. R. Manjunatha

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Challenges · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBangalore UniversityMinisterstwo Edukacji i Nauki
Mots-clésDownscalingCoupled model intercomparison projectRepresentative Concentration PathwaysClimatologyEnvironmental sciencePrecipitationClimate changeClimate modelRadiative forcingForcing (mathematics)Structural basinMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is mainly refers to the long-term fluctuations in the weather parameters of a large area with statistical significance. Earth's climate change is either due to natural variability or human activity, in combination. The Lake Tana basin has been studied to project future climate change using the Statistical DownSclaing Model (SDSM). The SDSM was used to downscale both temperature and precipitation from Canadian Earth System Model version 2 (CanESM2) Global Climate Models (GCMs) for Bahir Dar, Dangila, Debre Tabor and Gonder synoptic weather stations. The Manna Kendall non-parametric test was then used to examine both the baseline and projected precipitation and temperature trends. The historical or baseline data for downscaling purpose was obtained from National Meteorological Agency, Ethiopia (NMA) while large-scale predictor variables were obtained under Climate Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6, 4.5 and 8.5 radiative forcing scenarios have been derived from the CanESM2 model. The performance of SDSM have been validated by using various statistical methods, such as RMSE, NSE, R and R2. The SDSM results are not reliablefor projecting the precipitation as compared to maximum and minimum temperatures. These findings indicated that maximum temperature tend to increase from 1.38 °C to 3.59 °C under RCP4.5 radiative forcing scenario by the year 2080s, while minimum temperature is projected to increase up to 5.92 °C under RCP8.5 by the end of the 21st century in the Lake Tana sub-basin. On the other hand, precipitation projection did not show consistent pattern over the basin. For instance, precipitation is projected to increase up to 255 mm in the northern and central parts of the basin, however, but relatively lower result (up to 200 mm) from the RCP8.5 radiative forcing scenarios by year 2080s. By considering Mann-Kendal trend test, the baseline and projected mean annual maximum and minimum temperatures show increasing trend, while baseline rainfall shows increasing trend, but projected rainfall shows a decreasing trend at Dangila and Debre Tabor stations. Whereas, an increasing trend noticed at Bahir Dar and Gonder stations. Therefore, basin or watershed scale climate change adaptation and mitigation strategies have be developed to minimize the negative impacts of climate change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2021
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