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Enregistrement W7111390064 · doi:10.25592/uhhfdm.17798

Global Bias-Corrected CORDEX Datasets at Quarter Degree Resolution

2025· dataset· en· W7111390064 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversität Hamburg · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownscalingClimate modelPrecipitationClimate changeVariable (mathematics)Mean radiant temperatureDownwellingPercentile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong>Abstract:</strong> This dataset provides globally consistent, bias-corrected climate data at 0.25° grid resolution, consisting of a set of five climate variables derived from four General Circulation Models (GCMs) participating in CMIP5 downscaled by 4 CORDEX Regional Climate Model (RCM) simulations and bias-corrected globally for the period 1979–2099 for 7 to 10 CORDEX domains. It includes data from two climate change scenarios, namely RCP2.6 and RCP8.5. The CMIP5 GCMs are: MOHC-HadGEM2-ES, MPI-M-MPI-ESM-LR and MR, and NCC-NorESM1-M. Available here are netCDF files per run, GCM and variable (see <strong>Size</strong> for the overall sum per GCM). <strong>TableOfContents:</strong> 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 shortwave radiation (rsds) <strong>TechnicalInfo:</strong> dimension: 1440 columns x 720 rows; temporalExtent_startDate_Historlcal: 1979-01-01 00:00:00; temporalExtent_endDate_Historical: 2005-12-31 23:59:59; temporalDuration_Historical: 27; temporalDurationUnit_Historical: a; temporalExtent_startDate_RCPs: 2006-01-01 00:00:00; temporalExtent_endDate_RCPs: 2099-12-31 23:59:59; temporalDuration_RCPs: 94; temporalDurationUnit_RCPs: a; temporalResolution: 1; temporalResolutionUnit: d; spatialResolution: 0.25; spatialResolutionUnit: degree; horizontalResolutionXdirection: 0.25; horizontalResolutionXdirectionUnit: degree; horizontalResolutionYdirection: 0.25; horizontalResolutionYdirectionUnit: degree; verticalResolution: none; verticalResolutionUnit: none <strong>Methods: </strong> The ISIMIP3BASD v2.5 bias correction method (see Lange [2019; 2021]) was applied to adjust systematic biases while preserving the climate change signals. This parametric quantile mapping approach:<br> • Corrects biases across all percentiles of variable distributions<br> • Preserves trends in these percentiles<br> • Applies variable-specific treatments (e.g., handling drizzle issues for precipitation)<br> • Maintains physical relationships between variables (particularly for temperature variables) using the CHELSA-W5E5 observational reference dataset. The regional climate models (RCMs) used are: (listed are Institution/working group; RCM Models; Driving GCMs): Climate Service Center Germany (GERICS), Hamburg, Germany; REMO2015 v1; MPI-ESM-LR and NCC-NorESM1-M and MOHC-HadGEM2-ES Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics (ICTP), Trieste, Italy; RegCM4-4 v0 and RegCM4-7 v0; MPI-ESM-MR Centre pour l’Étude et la Simulation du Climat à l’Échelle Régionale (ESCER), Université du Québec à Montréal, Canada; CRCM5 v1; MPI-ESM-MR The historical runs begin 1979-01-01 and end 2005-12-31. All projection runs begin 2006-01-01 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_Analyses_GloBCORD-QD.py <strong>Quality:</strong> Not all of the domains have been downscaled by CORDEX RCMs. Therefore, data files for MPI-M-MPI-ESM-MR only contain 8 (rcp26: 7) CORDEX domains; all other files contain 10 domains (see also https://cordex.org/domains/cordex-domain-description/) <strong>Units:</strong> K; K; K; kg m-2 s-1; W m-2 <strong>GeoLocation:</strong> westBoundCoordinate: -165.0; westBoundCoordinateUnit: degrees East; eastBoundCoordinate: 179.0; eastBoundCoordinateUnit: degrees East; southBoundCoordinate: -55.0; southBoundCoordinateUnit: degrees North; northBoundCoordinate: 76.0; northBoundCoordinateUnit: degrees North <strong>Size:</strong> MOHC-HadGEM2-ES: 280.3 GByte, MPI-M-MPI-ESM-LR: 271.0 GByte, MPI-M-MPI-ESM-MR: 214.3GByte, NCC-NorESM1-M: 280.4 GByte <strong>Format:</strong> netCDF <strong>DataSources:</strong> See the file "GloBCORD-QD_Description.pdf" <strong>Contact:</strong> fuseini.yakubu (at) uni-hamburg.de; shabeh.hasson (at) uni-hamburg.de <strong>Webpage:</strong> 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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