Investigating the Impact of the Spatiotemporal Bias Correction of Precipitation in CMIP6 Climate Models on Drought Assessments

Precipitation of future climate models is critical for the assessments of future drought but contains large systematic biases over the Tibetan Plateau. Although the common precipitation bias correction method, quantile mapping has achieved remarkable results in terms of temporal bias correction, it...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Xin Wang, Jiawei Yang, Junnan Xiong, Gaoyun Shen, Zhiwei Yong, Huaizhang Sun, Wen He, Siyuan Luo, Xingjie Cui
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	MDPI AG 2022-12-01
Seria:	Remote Sensing
Hasła przedmiotowe:	CMIP6 drought assessment precipitation Qinghai–Tibet Plateau spatiotemporal bias correction SPEI
Dostęp online:	https://www.mdpi.com/2072-4292/14/23/6172
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!