Development and comparative evaluation of a stochastic analog method to downscale daily GCM precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. There are a number of statistical techniques that downscale coarse climate information from global circulation models (GCM). However, many of them do not reproduce the small-scale spatial variability of precipitation exhibited by the observed meteorological data which can be an important factor for predicting hydrologic response to climatic forcing. In this study a new downscaling technique (bias-correction and stochastic analog method, BCSA) was developed to produce stochastic realizations of bias-corrected daily GCM precipitation fields that preserve the spatial autocorrelation structure of observed daily precipitation sequences. This approach was designed to reproduce observed spatial and temporal variability as well as mean climatology. We used the BCSA method to downscale 4 GCM precipitation predictions from 1961 to 1999 over the state of Florida and compared the skill of the method to the results obtained with the commonly used bias-correction and spatial disaggregation (BCSD) approach, bias-correction and constructed analog (BCCA) method, and a modified version of BCSD which reverses the order of spatial disaggregation and bias-correction (SDBC). Spatial and temporal statistics, transition probabilities, wet/dry spell lengths, spatial correlation indices, and variograms for wet (June through September) and dry (October through May) seasons were calculated for each method. Results showed that (1) BCCA underestimated mean climatology of daily precipitation while the BCSD, SDBC and BCSA methods accurately reproduced it, (2) the BCSD and BCCA methods underestimated temporal variability because of the interpolation and regression schemes used for downscaling and thus, did not reproduce daily precipitation standard deviations, transition probabilities or wet/dry spell lengths as well as the SDBC and BCSA methods, and (3) the BCSD, BCCA and SDBC methods underestimated spatial variability in precipitation resulting in under-prediction of spatial variance and over-prediction of spatial correlation, whereas the new stochastic technique (BCSA) accurately reproduces observed spatial statistics for both the wet and dry seasons. This study underscores the need to carefully select a downscaling method that reproduces all precipitation characteristics important for the hydrologic system under consideration if local hydrologic impacts of climate variability and change are going to be accurately predicted. For low-relief, rainfall-dominated watersheds where reproducing small-scale spatiotemporal precipitation variability is important, the BCSA method is recommended for use over the BCSD, BCCA, or SDBC methods.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».