Multimodel Multisignal Climate Change Detection at Regional Scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using an optimal detection technique and climate change simulations produced with two versions of two GCMs, we have assessed the causes of twentieth-century temperature changes from global to regional scales. Our analysis is conducted in nine spatial domains: 1) the globe; 2) the Northern Hemisphere; four large regions in the Northern Hemispheric midlatitudes covering 30°–70°N including 3) Eurasia, 4) North America, 5) Northern Hemispheric land only, 6) the entire 30°–70°N belt; and three smaller regions over 7) southern Canada, 8) southern Europe, and 9) China. We find that the effect of anthropogenic forcing on climate is clearly detectable at global through regional scales. The effect of combined greenhouse gases and sulfate aerosol forcing is detectable in all nine domains in annual and seasonal mean temperatures observed during the second half of the twentieth century. The effect of greenhouse gases can also be separated from that of sulfate aerosols over this period at continental and regional scales. Uncertainty in these results is larger in the smaller spatial domains. Detection is improved when an ensemble of models is used to estimate the response to anthropogenic forcing and the underlying internal variability of the climate system. Our detection results hold after removal of North Atlantic Oscillation (NAO)-related variability in temperature observations—variability that may or may not be associated with anthropogenic forcing. They also continue to hold when our estimates of natural internal climate variability are doubled.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».