Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimisation of a global climate model ensemble for prediction of extreme heat days

論文の概要: Optimisation of a global climate model ensemble for prediction of extreme heat days

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16367v2
Date: Wed, 30 Nov 2022 11:24:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 15:19:23.672872
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, Markus Kaiser, Emily Shuckburgh, Carl Henrik Ek, Ieva Kazlauskaite
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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