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Enregistrement W4233000813 · doi:10.5194/hess-2019-201

High-Resolution Regional Climate Modeling and Projection over Western Canada using a Weather Research Forecasting Model with a Pseudo-Global Warming Approach

2019· preprint· en· W4233000813 sur OpenAlexafffundabout
Yanping Li, Zhenhua Li, Zhe Zhang, Liang Chen, Sopan Kurkute, Lucía Scaff, Xicai Pan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWeather Research and Forecasting ModelClimatologyPrecipitationDownscalingEnvironmental scienceClimate modelClimate changeGlobal warmingMeteorologyAtmospheric sciencesGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. To assess the hydroclimatic risks posed by climate change in western Canada, this study conducted a retrospective simulation (CTL) and a pseudo-global warming (PGW) dynamical downscaling of future warming projection under RCP8.5 from an ensemble of CMIP5 climate model projections using a convection-permitting 4-km Weather Research Forecasting (WRF) model. The convection-permitting resolution of the model avoids the error-prone convection parameterization by explicitly resolving cumulus plumes. The evaluation of surface air temperature by the retrospective simulation WRF-CTL against a gridded observation ANUSPLIN shows that WRF simulation of daily mean temperature agrees well with ANUSPLIN temperature in terms of the geographical distribution of cold biases east of the Canadian Rockies, especially in spring. Compared with the observed precipitation from ANUSPLIN and CaPA, the WRF-CTL simulation captures the main pattern of distribution, but with a wet bias seen in higher precipitation near the British Columbia coast in winter and over the immediate region on the lee side of the Canadian Rockies. The PGW simulation shows more warming than CTL, especially over the polar region in the northeast, during the cold season, and in daily minimum temperature. Precipitation changes in PGW over CTL vary with the seasons: In spring and late fall for both basins, precipitation is shown to increase, whereas in summer in the Saskatchewan River Basin, it either shows no increase or decreases, with less summer precipitation shown in PGW than in CTL for some parts of the Prairies. This seasonal difference in precipitation change suggests that in summer the Canadian Prairies and the southern Boreal Forest biomes will likely see a slight decline in precipitation minus evapotranspiration, which might impact soil moisture for farming and forest fires. With almost no increase in summer precipitation and much more evapotranspiration in PGW than in CTL, the water availability during the growing season will be challenging for the Canadian Prairies. WRF-PGW shows an increase of high-intensity precipitation events and shifts the distribution of precipitation events toward more extremely intensive events in all seasons, as current moderate events become extreme events with more vapor loading, especially in summer. Due to this shift in precipitation intensity to the higher end in the PGW simulation, the seemingly moderate increase in the total amount of precipitation in summer for both the Mackenzie and Saskatchewan river basins may not reflect the real change in flooding risk and water availability for agriculture. The high-resolution downscaled climate simulations provide abundant opportunities both for investigating local-scale atmospheric dynamics and for studying climate impacts in hydrology, agriculture, and ecosystems. The change in the probability distribution of precipitation intensity also calls for innovative bias-correction methods to be developed for the application of the dataset when bias-correction is required.

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)0,000
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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