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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.creator | Kim, Yong-Tak | - |
Autor(es): dc.creator | Kwon, Hyun-Han | - |
Autor(es): dc.creator | Lima, Carlos Henrique Ribeiro | - |
Autor(es): dc.creator | Sharma, Ashish | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-10T21:10:36Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-10T21:10:36Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-11-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-11-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-11-05 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.unb.br/handle/10482/42478 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1029/2021GL095729 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/647148 | - |
Descrição: dc.description | This study proposes a novel approach that expands the existing QDM (quantile delta mapping) to address spatial bias, using Kriging within a Bayesian framework to assess the impact of using a point reference field. Our focus here is to spatially downscale daily rainfall sequences simulated by regional climate models (RCMs), coupled to the proposed QDM-spatial bias-correction, in which the distribution parameters are first interpolated onto a fine grid (rather than the observed daily rainfall). The proposed model is validated through a cross-validatory (CV) evaluation using rainfall data from a set of weather stations in South Korea and climate change scenarios simulated by three alternate RCMs. The results demonstrate the efficacy of the proposed model to simulate the bias-corrected daily rainfall sequences over large regions at fine resolutions. A discussion of the potential use of the proposed approach in the field of hydrometeorology is also offered. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Publicador: dc.publisher | Wiley | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Direitos: dc.rights | This is an open access article under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial License, which permits use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited and is not used for commercial purposes. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mudanças climáticas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Krigagem | - |
Título: dc.title | A novel spatial downscaling approach for climate change assessment in regions with sparse ground data networks | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB |
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