Trend analysis of statistically downscaled precipitation for tropical semi-arid climate
Notice bibliographique
Résumé
The coarse resolution climatic data extracted from the global climate models (GCM) cannot be utilised straightaway for research works on climate change impact analysis. Thus, the downscaling technique is used to attain a higher resolution scenario from the GCM. In the current study, the Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma)-GCM is used to predict monthly precipitation using the statistical downscaling technique for the tropical semi-arid region of Eastern Gujarat for the period 2019-2099. Geo-potential height (h500) and mean sea level pressure (MSLP) are chosen as explanatory variables for the downscaling model. The model is developed using the principal component analysis (PCA) - multiple linear regression (MLR) combined approach. The model is applied to predict rainfall for three representative concentration pathway (RCP) scenarios, RCP2.6, RCP 4.5, and RCP 8.5. The best-suited scenario for the study area is selected using robust statistical indicators such as the Nash-Sutcliffe efficiency and the root mean square error. Several parametric and nonparametric tests are conducted to analyse rainfall trends in the Eastern Gujarat region. The outcomes showed that the precipitation scenario produced for RCP4.5 replicates the climatology of the region suitably. The trend investigation of the predicted rainfall showed that the significance of the seasonal trend is independent of the significance of monthly trends. Trend analysis of downscaled precipitation series can report multiple change points for a region. Further, the annual rainfall increases tremendously in the tropical semi-arid regions over the 21st century. This study will provide insights into sustainable water resource management and development.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».