A Deep Learning-Based Downscaling Method Considering the Impact on Typhoons to Future Precipitation in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a deep neural network (DNN)-based downscaling model incorporating kernel principal component analysis (KPCA) to investigate the precipitation uncertainty influenced by typhoons in Taiwan, which has a complex island topography. The best tracking data of tropical cyclones from the Joint Typhoon Warning Center (JTWC) are utilized to calculate typhoon and non-typhoon precipitation. KPCA is applied to extract nonlinear features of the BCC-CSM1-1 (Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1) and CanESM2 (second-generation Canadian Earth System Model) GCM models. The length of the data used in the two GCM models span from January 1950 to December 2005 (historical data) and from January 2006 to December 2099 (scenario out data). The rainfall data are collected from the weather stations in Taichung and Hualien (cities of Taiwan) operated by the Central Weather Administration (CWA), Taiwan. The period of rainfall data in Taichung and in Hualien spans from January 1950 to December 2005. The proposed model is constructed with features extracted from the GCMs and historical monthly precipitation from Taichung and Hualien. The model we have built is used to estimate monthly precipitation and uncertainty in both Taichung and Hualien for future scenarios (rcp 4.5 and 8.5) of the GCMs. The results suggest that, in Taichung and Hualien, the summer precipitation is mostly within the normal range. The rainfall in the long term (January 2071 to December 2080) for both Taichung and Hualien typically fall between 100 mm and 200 mm. In the long term, the dry season (January to April, November, and December) precipitation for Taichung and that in the wet season (May to October) for Hualien are less and more affected by typhoons, respectively. The dry season precipitation is more affected by typhoons in Taichung than Hualien. In both Taichung and Hualien, the long-term probability of rainfall exceeding the historical average in the dry season is higher than that in the wet season.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».