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Quantifying Uncertainty Due to Stochastic Weather Generators in Climate Change Impact Studies

机译：在气候变化影响研究中量化由于随机天气因素引起的不确定性

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Climate change studies involve complex processes translating coarse climate change projections in locally meaningful terms. We analysed the behaviour of weather generators while downscaling precipitation and air temperature data. With multiple climate indices and alternative weather generators, we directly quantified the uncertainty associated with using weather generators when site specific downscaling is performed. We extracted the influence of weather generators on climate variability at local scale and the uncertainty that could affect impact assessment. For that, we first designed the downscaling experiments with three weather generators (CLIMAK, LARS-WG, WeaGETS) to interpret future projections. Then we assessed the impacts of estimated changes of precipitation and air temperature for a sample of 15 sites worldwide using a rice yield model and an extended set of climate metrics. We demonstrated that the choice of a weather generator in the downscaling process may have a higher impact on crop yield estimates than the climate scenario adopted. Should they be confirmed, these results would indicate that widely accepted outcomes of climate change studies using this downscaling technique need reconsideration.
机译：气候变化研究涉及复杂的过程，需要以当地有意义的方式来转换粗略的气候变化预测。我们在缩小降水量和气温数据的同时分析了天气产生器的行为。在使用多种气候指数和替代天气生成器的情况下，我们直接量化了在进行特定地点缩减规模时使用天气生成器的不确定性。我们提取了天气产生者对当地尺度气候变化的影响以及可能影响影响评估的不确定性。为此，我们首先使用三个天气生成器（CLIMAK，LARS-WG，WeaGETS）设计了降尺度实验，以解释未来的预测。然后，我们使用稻米产量模型和一组扩展的气候指标，评估了全球15个站点的降水和气温估计变化的影响。我们证明，在缩减规模的过程中选择天气发生器可能比采用的气候方案对作物单产估计的影响更大。如果得到证实，这些结果将表明使用这种降尺度技术进行的气候变化研究的广泛接受的结果需要重新考虑。

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