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Enregistrement W6908095776 · doi:10.25592/uhhfdm.17395

Global Bias-Corrected CORDEX Datasets at Half Degree Resolution

2025· dataset· en· W6908095776 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversität Hamburg · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetCDFDownscalingMean radiant temperaturePrecipitationClimate modelData setRelative humidityWind speed

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This dataset provides globally consistent, bias-corrected climate data at 0.5° spatial resolution, consisting of a set of seven climate variables derived from three General Circulation Models (GCMs) participating in CMIP5, downscaled by 10 CORDEX Regional Climate Model (RCM) simulations and bias-corrected globally for the period 1950/1960–2099. It includes data from three climate change scenarios, namely RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5. The three GCMs are: ICHEC-EC-EARTH, MPI-M-MPI-ESM-LR, NOAA-GFDL-GFDL-ESM2M. Data are originally available as one netCDF file per GCM (3) per variable (7, NOAA-GFDL-GFDL-ESM2M: 5) per run (4, NOAA-GFDL-GFDL-ESM2M: 3). Available here are netCDF files per quantity (see TableOfContents), run (historical, rcp26, rcp45, rcp85), and GCM (see Size for the overall sum per GCM). TableOfContents: daily mean 2m-air temperature (tas); daily minimum 2m-air temperature (tasmin), daily maximum 2m-air temperature (tasmax); daily sum of precipitation (pr); daily mean surface downwelling longwave radiation (rlds)*; daily mean 10m wind speed (sfcWind)*; daily mean relative humidity (hurs) *: These variables are NOT included in the NOAA-GFDL-GFDL-ESM2M driven data. TechnicalInfo: dimension: 720 columns x 360 rows; temporalExtent_startDate_Historlcal: 1950-01-01 00:00:00; temporalExtent_endDate_Historical: 2019-12-31 23:59:59; temporalDuration_Historical: 70; temporalDurationUnit_Historical: a; temporalExtent_startDate_RCPs: 2020-01-01 00:00:00; temporalExtent_endDate_RCPs: 2099-12-31 23:59:59; temporalDuration_RCPs: 80; temporalDurationUnit_RCPs: a; temporalResolution: 1; temporalResolutionUnit: d; spatialResolution: 0.5; spatialResolutionUnit: degree; horizontalResolutionXdirection: 0.5; horizontalResolutionXdirectionUnit: degree; horizontalResolutionYdirection: 0.5; horizontalResolutionYdirectionUnit: degree; verticalResolution: none; verticalResolutionUnit: none *) For MPI-M-MPI-ESM-LR: temporalExtent_startDate_Historlcal: 1960-01-01 00:00:00; temporalExtent_endDate_Historical: 2019-12-31 23:59:59; temporalDuration_Historical: 60; Methods: The ISIMIP3BASD v2.5 bias correction method (see Lange [2019; 2021]) was applied to adjust systematic biases using the GSWP3-W5E5 observational dataset. The regional climate models (RCMs) used are: (listed are Institution/working group, RCM Model, Driving GCM): Climate Service Center Germany (GERICS), REMO2009, MPI-ESM-LR Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI), RCA4, MPI-ESM-LR Climate Limited-area Modelling Community (CLMcom), CCLM4-8-17-CLM3-5, MPI-ESM-LR Climate Limited-area Modelling Community (CLMcom), CCLM5-0-2, MPI-ESM-LR Universite du Quebec a Montreal, CRCM5, MPI-ESM-LR Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI), RCA4, ICHEC-EC-EARTH Climate Limited-area Modelling Community (CLMcom), CCLM4-8-17-CLM3-5, ICHEC-EC-EARTH Climate Limited-area Modelling Community (CLMcom), CCLM5-0-2, ICHEC-EC-EARTH Swedish Meteorological and Hydrological Institute (SMHI), RCA4, NOAA-GFDL-GFDL-ESM2M National Center for Atmospheric Research, WRF, NOAA-GFDL-GFDL-ESM2M The historical runs begin 1950-01-01 (ICHEC-EC-EARTH and NOAA-GFDL-GFDL-ESM2M) or 1960-01-01 (MPI-M-MPI-ESM-LR) and end 2005-12-31. Historical runs are appended by rcp85 runs for years 2006-01-01 to 2019-12-31. All projection runs begin 2020-01-01 and end 2099-12-31. The routines (python) used to create and work with the data sets are available from this web page as well: Discontinuity_Analysis_GlobCORD-HC.py; IBICUS-BIAS-CORRECTION.py For more information please take a look at this publication: Yakubu et al., 2025. Quality: Not all of the domains have been downscaled by CORDEX RCMs. Therefore, data files for scenario rcp26 only contain 7 CORDEX domains; all other files contain 8 domains (see also https://cordex.org/domains/cordex-domain-description/) Units (see TableOfContents): K; K; K; kg m-2 s-1; W m-2; m s-1; percent GeoLocation: westBoundCoordinate: -167.0; westBoundCoordinateUnit: degrees East; eastBoundCoordinate: 180.0; eastBoundCoordinateUnit: degrees East; southBoundCoordinate: -56.0; southBoundCoordinateUnit: degrees North; northBoundCoordinate: 76.0; northBoundCoordinateUnit: degrees North Size: ICHEC-EC-EARTH: 137.7 GByte, MPI-M-MPI-ESM-LR: 130.6 GByte, NOAA-GFDL-GFDL-ESM2M: 55.5 GByte Format: netCDF DataSources: See the file "GloBCORD-HD_ESMs-RCMs.pdf" Contact: fuseini.yakubu (at) uni-hamburg.de; shabeh.hasson (at) uni-hamburg.de Webpage: https://www.geo.uni-hamburg.de/geographie/abteilungen/physische-geographie/arbeitsgruppen/ag-hareme.html

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,021

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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