Interaction of climatic variability with climatic change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climatic simulations suggest that only slight changes in climatic variability are likely to be induced owing to greenhouse warming, and that these changes will project onto existing modes of climatic variability. A lesser studied aspect of the interaction of climatic variability with climatic change is how such a mutual interaction manifests itself as interannual climatic fluctuations. A number of examples are examined in this paper using simulations made with the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO) Mark 2 coupled climatic model. The simulations included an ensemble based on four Special Report on Emission Scenarios (SRES) cases, as well as individual ensembles for two selected SRES cases. In general, the intra‐ensemble variability for a given SRES case was quite similar to the inter‐ensemble variability of the four individual SRES cases. Time series of selected climatic variability and probability density function displays are used to illustrate the character of climatic variability for simulations out to 2100. Other examples include variations in droughts and pluvial events, and associated runoff, as the greenhouse effect progresses. The differing responses in the frequency of dry events among four SRES cases are also illustrated. The outbreak of cold events around 2050 is used to highlight the impact of climatic variability. Finally, case studies involving two large‐scale climatic phenomena are used to show the ongoing dominance of climatic variability.
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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) | 0,002 | 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 ».