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Enregistrement W6986336707

Past and Future Hydro-climatological Drivers of Summer Precipitation Variability in the Great Lakes Region in Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6)

2023· article· en· W6986336707 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSyracuse University Libraries (Syracuse University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecipitationClimate changeWater cycleClimate modelGlobal warmingClimate system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Great Lakes Regions are the largest surface freshwater system on earth containing 20% of the global freshwater reserves and supply drinking water to 10% of the United States and 30% of the Canadian population. Nearly 25% of Canadian and 7% of American agricultural production are in the watershed. Trends and variability in precipitation over the Great Lakes basin has critical global and local implications for water resources management, which become especially problematic under climate change. Understanding how Great Lakes hydrometeorology will respond to anthropogenic climate change is complicated by the climatological complexity of the region. The Great Lakes basin spans over 1200 kilometers (about 745.65 mi) and straddles four different climate regions in two countries: the Midwestern and Eastern climate regions of the United States, and the Northeastern Forest and Laurentian Great Lakes climate regions of Canada. The atmospheric dynamics of hydroclimatic circulation vary across the Great Lakes basin. In the western Great Lakes, precipitation variability is strongly leveraged by the ENSO oscillation, in the eastern Great Lakes, precipitation variability is additionally impacted by circulation anomalies associated with the North Atlantic Hadley circulation. These atmospheric features will likely be impacted differently by climate change. Projecting pan-Great Lakes hydro-climatological shifts in the twenty-first century will require a diagnostic assessment of 1) how numerical climate models parameterize relationships between local circulation patterns and precipitation variability and 2) how these relationships will likely change under global warming. Currently, there is very little agreement in regional 21st century precipitation predictions between CMIP6 ensemble models. In this study, we evaluate precipitation simulations from 12 different general circulation models participating in CMIP6 that are representative of the full range of variability in numeric representation of North American climate. We quantify each model’s accuracy in capturing historic seasonal wet and dry anomalies in the Great Lakes region. We then evaluate consistency between characteristic modes of anomalous hydroclimatic circulation in historical observations and model simulations. Based on the physical mechanism by which climate models simulate historical anomalous hydroclimatic circulation, and translate these circulation anomalies into precipitation anomalies, we identify a subset of 21st century climate model predictions which we believe to be most physically plausible. Implications for future hydroclimate are discussed.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,211 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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