Uncertainty Assessments of Multi-GCM, Multi-Scenario, and Multi-Factor for Temperature Projections: an Integrated SCA-WME-MFA Method
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the impacts of multiple sources on statistical downscaling is challenged by uncertainty from global climate model (GCM), scenario and factor. In our study, by integrating stepwise cluster analysis (SCA), wavelet-based multiscale entropy (WME), and multi-level factorial analysis (MFA); a SCA-WME-MFA is developed to quantitatively analyze the diverse uncertainty (i.e., numerical fluctuation, and the complexity of the modes) of daily mean temperatures (Tmean) for Amu Darya River Basin (ADRB). The major results reveal that: (i) the most remarkable warming rate would be obtained (0.056 ± 0.015 ◦C/year) under SSP5-8.5; (ii) Compared to the base period (1979–2005), Tmean under SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5 would increase by 1.06 ± 1.26 ◦C,1.38 ± 1.39 ◦C, 1.741 ± 1.255 ◦C, and 2.05 ± 1.22 ◦C in the future (2022-2097); (iii) the secular mode of temperature projections is complex (WME values = 0.81 ± 0.15), while the short-term mode is relatively single (WME values = 0.14 ± 0.13); (iv), the uncertainty of temperature projections would increase under the resource and energy intensive development scenario SSP5-8.5; (v) the annual scales features of temperature projections has a marked impact on the relationships between Tmean and factors, and they can be identified by SCA model; (vi) air temperature at 850 hPa has dominant effect on the numerical fluctuation, and the interactions of geopotential height at 500 hPa on other factors have significant effects on downscaling processes; (vii) the ensemble downscaling based on multi-GCM datasets can reduce the diverse uncertainty of temperature projections.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».