Development of Statistically Downscaled Regional Climate Model based on Representative Concentration Pathways for Ipoh, Subang and KLIA Sepang in Peninsular Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is one of the challenging global issues that our world is facing and it is intensely debated on the international agenda. It is a fact that climate change has brought about many disastrous events on a global scale which affect our livelihoods. Climate models are commonly used by researchers to study the magnitude of the changing climate and to simulate future climate projections. Most climate models are developed based on various interactions among the Earth’s climate components such as the land surface, oceans, atmosphere and sea-ice. In this study, the second-generation Canadian Earth System Model (CanESM2) was statistically downscaled to develop a regional climate model (RCM) based on three representative concentration pathways (RCPs): RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5. The RCM will be used to simulate the average minimum and maximum temperatures and average precipitation for Ipoh, Subang and KLIA Sepang in Peninsular Malaysia for the years 2006 to 2100. The simulated data were bias corrected using the historical observation data of monthly average minimum and maximum temperatures and monthly average rainfall retrieved from the Malaysian Meteorological Department (MMD). The different trends of the simulated data for all the three locations based on the RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 were evaluated for future climate projection.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».