Projections of future surface air temperature for Awash River Basin in Ethiopia using statistical downscaling method
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has become a major environmental and socioeconomic challenge in Ethiopia. Statistically downscaled daily data is used in 30-year intervals from the results of the second generation of the Canadian Earth System Model (CanESM2) under three representative concentration pathways of carbon emission scenarios (RCPs): RCP 2.6, 4.5, and 8.5 to project the future climate change. The method engaged to generate climate change scenarios for each RCPs is Statistical Downscaling Method (SDSM Version 4.2.9), using results of the CanESM2. Besides cited, statistical regression analyses are manipulated to evaluate SDSM model performances. The results showed that regarding SDSM model evaluation, the SDSM model demonstrated good to excellent efficiency with calibration value R2 > 0.95 and validation value R2 > 0.90 in case of maximum and minimum surface air temperature. Regarding the results of climate change scenario projections, on some months and seasons a change in temperature exhibited from a very minor rise (0.3°C) and a very minor decrease (-0.2°C) from the climatic mean, under all RCPs to a significant increase (3.5°C) on some other months and seasons. In addition, for both climate parameters the changes in the periods 2050s and 2080s are greater than in the 2020s, under each RCP. Further, the average change in minimum air temperature (2.5°C) is anticipated to be larger than the change in maximum air temperature (2.0°C), under all RCPs. Moreover, an increasing trend is observed for both maximum and minimum air temperatures starting from 2020s to 2080s in all cases of RCPs. So, in order to keep global warming below 1.5°C, it is recommended to prioritize climate change adaptation and mitigation practices to those low land areas which are going to be more vulnerable and likely affected.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».