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Enregistrement W1986223085 · doi:10.1029/2004gl021155

Reply to comment by R. Blender and K. Fraedrich on “Volcanic forcing improves atmosphere–ocean coupled general circulation model scaling performance”

2004· article· en· W1986223085 sur OpenAlexaff
Dmitry I. Vyushin, I. Zhidkov, Shlomo Havlin, Armin Bunde, S. Brenner

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyForcing (mathematics)Atmosphere (unit)VolcanoNoise (video)PhysicsWhite (mutation)MeteorologyClimatologySeismologyComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] The comment by Blender and Fraedrich [2004] (hereinafter referred to as BF) consists of 3 statements. All the statements are not new and appeared already in the work of Fraedrich and Blender [2003] and Blender and Fraedrich [2003]. As shown below, these statements are in contradiction with the observations. [2] In the first statement, BF claim that the fluctuation exponent α is close to 1 over the ocean (corresponding to 1/f noise), varies between 0.6 and 0.7 for coastal areas, and is 0.5 (white spectra) in inner continents. The white noise statement is in marked contrast to direct measurements of α at the available long-term records from inner continental stations in North America and North Asia [Bunde et al., 2004; Eichner et al., 2003] and in Australia [Kiraly and Janosi, 2004]. [3] As has been shown in detail, the exponents are mostly around 0.65, similar to coastline stations, and there is no systematic dependence of α on the distance from the ocean. Blender and Fraedrich [2004] support their claims using the analysis of Australian stations by Pattantyús-Ábrahám et al. [2004]. We could not find support in this paper. However, a recent paper [Kiraly and Janosi, 2004] by the same two authors shows that α is mainly between 0.6 and 0.7 and there is no decline of α with increasing station distance from the ocean, i.e., no sign of a white spectra in the inner continents (see Figure 4c of Kiraly and Janosi [2004]). [4] It was also pointed out by Bunde et al. [2004] that the white-noise claim is even not supported by the analysis presented by Fraedrich and Blender [2003], since a close inspection of the results presented in Figure la of Fraedrich and Blender [2003] shows an exponent α greater or equal than 0.6. In addition, the BF claim for the oceans (1/f-noise) neither agrees with their own work [Blender and Fraedrich, 2003] nor with earlier work by Monetti et al. [2003]. Blender and Fraedrich [2003] and Monetti et al. [2003] found that over the ocean α varies between 0.7 and 1, and only a minority of sites has exponents α close to one, i.e., 1/f-noise. [5] The second statement that AOGCM control runs without external forcings as well as with greenhouse gas forcing only reproduce the observed temperature variations is one of the main claims of Fraedrich and Blender [2003]. We fully disagree with this statement as shown in detail by Govindan et al. [2002] and Vyushin et al. [2004]. Only when volcanic forcing is included, the model simulations are able to reproduce the observed LFV (on land) nearly quantitatively. For the oceans, volcanic forcing also improves the model performance, but the agreement is not yet complete. Greenhouse gas forcing alone cannot at all reproduce the climate variability, and is even worse than the control run alone (for details, see Govindan et al. [2002] and Vyushin et al. [2004]). [6] The third statement regards the error bars. As stated in the caption of Figure 3 of Vyushin et al. [2004], the error bars of the exponent α are not above 0.03 and have been calculated using the method described by Peng et al. [1993]. In contrast to the work of Fraedrich and Blender [2003] and Blender and Fraedrich [2003], details of the calculations and the fluctuation curves have been presented by Vyushin et al. [2004], so it is easy for a reader to estimate the quality of the conclusions. The error bars are considerably smaller than the α-variations between the different 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0320,041
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,009

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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