MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391357578 · doi:10.3329/jes.v14i2.71236

Impact of Climate Change on Precipitation and Temperature Changes in the Northwest Region of Bangladesh Using SDSM: A Comparison of CanESM2 and HadCM3 Models

2024· article· en· W4391357578 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhulna University
Mots-clésHadCM3Climate changePrecipitationClimatologyEnvironmental scienceDownscalingGeneral Circulation ModelGeographyMeteorologyGCM transcription factorsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessment of climate change-induced precipitation and temperature changes is crucial for the adaptive and sustainable management of water resources in a country. The objective of this study is to explore the impact of climate change on future precipitation and temperature changes in the northwest region of Bangladesh using the statistical downscaling model (SDSM). In this study, Rajshahi station is taken as the case study area, and two widely applied general circulation models (GCMs), namely the Canadian Earth System Model (CanESM2) and the Hadley Center Coupled Model (HadCM3), are used for the climate change analysis. The results demonstrate that after bias correction, the CanESM2-based downscaling model performs better compared to the HadCM3-based downscaling model. The bias-corrected models for both GCMs are then employed for the projection of future precipitation and temperatures for the 2040s and 2090s, considering climate change scenarios. The precipitation trend is found to be negative for both GCMs in all scenarios. Considering the worst climate change scenarios for both GCMs (i.e., the RCP8.5 scenario in the CanESM2 and the A2 scenario in the HadCM3), the mean annual precipitation will be decreased by 9.3% and 4.5% in the 2040s and 12.1% and 4.1% in the 2090s. Furthermore, the mean annual maximum temperature will be increased by 0.233°C and 0.245°C in the 2040s and 0.468°C and 0.633°C in the 2090s, whereas the mean annual minimum temperature will be increased by 0.394°C and 0.188°C in the 2040s and 0.394°C and 0.357°C in the 2090s. Thus, the current study comes to the conclusion that decreased precipitation and increased temperatures will have an effect on the water resources in the study region, leading to a reduction in the overall supply of surface water and groundwater storage. It is expected that the study findings will help water managers and policymakers in developing a framework for sustainable and adaptive water management in the face of climate change. Journal of Engineering Science 14(2), 2023, 127-136

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle