STATISTICAL DOWNSCALED LOCAL CLIMATE MODEL FOR FUTURE RAINFALL CHANGES ANALYSIS: A CASE STUDY OF HYOGO PREFECTURE, JAPAN
Notice bibliographique
Résumé
<p>For decades, climate models have been used to understand the present and historical climates, especially global climate models (GCMs). They are used to understand the interaction between climate system processes and forecast future climates. However, the issue of low resolution and accuracy often lead to inadequacy in capturing the variations in climate variables related to impact assessment. In order to capture the local climate changes in Hyogo Prefecture of Western Japan, a local climate modelling based on Second Generation Canadian Earth System Model (CanESM2) was applied using the statistical downscaling technique. Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and 8.5 scenario were used in generating future climate models. The reliability of models was tested with Linear Regression, Pearson correlation, and Cronbach Alpha. Moderate relationship between rainfall data and both RCP scenarios was found in all chosen stations. Spatial analysis outcome showed that there is a possibility of increase in annual rainfall in Hyogo prefecture, where the increase is significant in Northern region. There is a possibility of increase in maximum and minimum temperature in four selected stations due to the increase of greenhouse gas emissions.</p>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».