Climate change signal and uncertainty in<scp>CMIP5</scp>‐based projections of global ocean surface wave heights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study uses the analysis of variance approaches to quantify the climate change signal and uncertainty in multimodel ensembles of statistical simulations of significant wave height (Hs), which are based on the CMIP5 historical, RCP4.5 and RCP8.5 forcing scenario simulations of sea level pressure. Here the signal of climate change refers to the temporal variations caused by the prescribed forcing. “Significant” means “significantly different from zero at 5% level.” In a four‐model ensemble ofHssimulations, the common signal—the signal that is simulated in all the four models—is found to strengthen over time. For the historical followed by RCP8.5 scenario, the common signal in annual meanHsis found to be significant in 16.6% and 82.2% of the area by year 2005 and 2099, respectively. The global average of the variance proportion of the common signal increases from 0.75% in year 2005 to 12.0% by year 2099. The signal is strongest in the eastern tropical Pacific (ETP), featuring significant increases in both the annual mean and maximum ofHsin this region. The climate model uncertainty (i.e., intermodel variability) is significant nearly globally; its magnitude is comparable to or greater than that of the common signal in most areas, except in the ETP where the signal is much larger. In a 20‐model ensemble ofHssimulations for the period 2006–2099, the model uncertainty is found to be significant globally; it is about 10 times as large as the variability between the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».