Comparison of linearly and nonlinearly statistically downscaled atmospheric variables in terms of future climate indices and daily variability
Notice bibliographique
Résumé
Statistical downscaling (SD) of global climate model output assumes that the SD skills in present climate are retained in future climate (i.e. time-invariant). To check this assumption, I used regional climate model output as pseudo-observations to verify the downscaled models’ performance in terms of both daily variability and climate indices for historical (1971-2000) and future (2041-2070) periods. The variables of interest are daily maximum and minimum temperatures, daily precipitation occurrences and amounts, and surface wind speed. In particular, a variety of nonlinear statistical/machine learning models (e.g. Bayesian neural network (BNN), adaptive regression sufficiently smooth polynomials, and classification and regression trees (CART)) and multiple linear regression models were used to downscale the Canadian Global Climate Model 3.1 output using the Canadian Regional Climate Model 4.2 output as pseudo-observations. The regions of interest are southern Ontario and Quebec, Canada, for temperature and precipitation, and Haida Guaii, British Columbia, Canada, for surface wind speed. The results indicate that choosing the best model based on the historical period performance could result in having one of the worst models for the future period. In particular, when downscaling temperatures, using SD models with greater ability to model complicated relations, by having either nonlinear capability or additional non-temperature predictors, seemed to alleviate the drop in performance found in future climate conditions. When downscaling precipitation occurrences, nonlinear methods outperformed their linear counterparts in terms of the Peirce skill score and the skill did not diminish for future climate. On the other hand, when downscaling precipitation amounts, the model performances deteriorated in future climate, and a BNN model had the best future performance in terms of daily variability, even though the model’s performance varied widely among individual climate indices. Finally, the Wind INDices for the evaluation of EXtremes (WINDEX) were introduced, and it was shown that a BNN model and a probabilistic model were the best in simulating pseudo-observed surface wind speed daily variability and the WINDEX climate indices, respectively.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».