An extensive study on evaluating climate change models impacts in prediction of climatology parameters: Case study Kor Basins, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has led to significant changes in weather elements in recent years, which, affect the various aspects of human life, including water supply, food security, and so on. In this research, the effects of climate change on the Kor basin in Fars province under different climate scenarios for four parameters of minimum and maximum temperature, mean temperature and precipitation using Beijing Climate Center Climate System Model (BCC-CSM 1.1), Centro Euro-Mediterraneo per Cambiamenti Climatici (CMCC-CM) and Community Earth System Model Contributors CESM-BGC models (Fifth assessment report Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) is investigated. In the present study, the method of micrometric factor conversion for the period 1979 to 2005 for calibration of these models and from 2006 to 2017 to measure the accuracy of the models is used. In the following, these models are used to predict the parameters of precipitation and temperature in the upcoming period (up to 2100). Among these models, BCC-CSM 1.1 has four climatic scenarios including Representative Concentration Pathways (RCPs) RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 6.0 and RCP 8.5, and CMCC-CM and CESM1-BGC models have two RCP 4.5 and RC P6.0 scenarios. According to the IPCC's fifth report, each of these scenarios has different concentrations of greenhouse gases in predicting the future climate. The results show that the BCC-CSM 1.1 model with a mean absolute relative error (MARE) of 2.619 has the best performance in rainfall estimation and the CESM1-BGC model with MARE of 1.467 has the best performance in evaluation of the minimum temperature and CMCC-CM model with MARE equal to 0.287 and, 0.115 showed the best performance in estimation of the average and maximum temperature. Considering that the issue of climate change and its impact on all climatic parameters such as precipitation and temperature can affect different aspects of human life, by using these models and determining the efficiency of each in estimating its specific climatic component of the model can be useful step by step in planning and managing the region.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».