Calibration and bias correction of seasonal weather forecasts from the North American Multi-Model Ensemble: Potential applications for regional crop modelling and irrigation management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reliable seasonal weather forecasts are essential for irrigation management and crop yield prediction, particularly in regions with limited water resources. This study aimed to improve the usability of the North American Multi-Model Ensemble (NMME), an experimental real-time seasonal weather forecast system, for regional crop modelling and irrigation decision-making. Coarse resolution of NMME may introduce bias and uncertainty at regional/local scales. To address this, a statistical downscaling method with bias correction for both mean and variability was used to produce 1-km gridded daily weather projections for temperature and precipitation across the contiguous United States from a representative NMME model, the Canadian Coupled Climate Model version 4 (CanCM4). The daily surface weather and climatological summaries (DAYMET) data were used to calibrate the downscaled hindcast projections of CanCM4. The reliability of downscaled CanCM4 forecasts for local crop modelling was evaluated at lead times of up to six months using a calibrated DSSAT model at a research station in the semi-arid Texas Rolling Plains region. Cross-validation during the hindcast period demonstrated strong forecast skill, with R 2 values of 0.72 and 0.71 for maximum and minimum temperatures, respectively. The precipitation forecast remained sensitive to extreme events, with seasonal and annual relative errors of 31 and 1 %, respectively. Crop yield predictions had a relative error of 9 %, and irrigation water requirements closely matched field observations, outperforming both raw CanCM4 and multi-model mean methods. The downscaling method used in this study significantly improved NMME data reliability, although the degree of improvement may vary with time and location.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».