Application of Wavelet Transform for Bias Correction and Predictor Screening of Climate Data
Notice bibliographique
Résumé
Climate model (CM) statistical downscaling requires quality and quantity modifications of the CM’s outputs to increase further modeling accuracy. In this respect, multi-resolution wavelet transform (WT) was employed to determine the hidden resolutions of climate signals and eliminate bias in a CM. The results revealed that the newly developed discrete wavelet transform (DWT)-based bias correction method can outperform the quantile mapping (QM) method. In this study, wavelet coherence analysis was utilized to assess the high common powers and the multi-scale correlation between the predictors and predictand as a function of time and frequency. Thereafter, to rate the most contributing predictors based on potential periodicity, the average variance was calculated, which is named the Scaled Average (SA) measure. Consequently, WT along with Artificial Neural Network (ANN) were applied for bias correction and identifying the dominant predictors for statistical downscaling. The CAN-ESM5 data of Canadian climate models and INM-CM5 data of Russian climate models over two climatic areas of Iran with semi-arid (Tabriz) and humid (Rasht) weather were applied. The projection of future precipitation revealed that Tabriz will experience a 3.4–6.1% decrease in precipitation, while Rasht’s precipitation will decrease by 1.5–2.5%. These findings underscore the importance of refining CM data and employing advanced techniques to assess the potential impacts of climate change on regional precipitation patterns.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».