論文の概要: Optimisation of a global climate model ensemble for prediction of
extreme heat days
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16367v1
- Date: Sat, 26 Nov 2022 16:41:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 18:00:24.075794
- Title: Optimisation of a global climate model ensemble for prediction of
extreme heat days
- Title(参考訳): 極端な暑さ予測のための地球規模の気候モデルアンサンブルの最適化
- Authors: Mala Virdee, Emily Shuckburgh, Carl Henrik Ek, Ieva Kazlauskaite,
Markus Kaiser
- Abstract要約: 極度のシミュレーションを評価することに焦点を当てた局所的時間不変モデル評価手法を提案する。
ナイロビにおける極端な暑さの予測における提案手法の挙動について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.347190888362194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adaptation-relevant predictions of climate change are often derived by
combining climate models in a multi-model ensemble. Model evaluation methods
used in performance-based ensemble weighting schemes have limitations in the
context of high-impact extreme events. We introduce a locally time-invariant
model evaluation method with focus on assessing the simulation of extremes. We
explore the behaviour of the proposed method in predicting extreme heat days in
Nairobi.
- Abstract(参考訳): 気候変動の適応関連予測は、しばしばマルチモデルアンサンブルに気候モデルを組み合わせることによって導かれる。
性能に基づくアンサンブル重み付け方式で用いられるモデル評価手法は、高インパクト極端事象の文脈において制限がある。
極度のシミュレーションを評価することに焦点を当てた局所時間不変モデル評価手法を提案する。
ナイロビの極端な暑さ予測における提案手法の挙動について検討する。
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