Use of models in detection and attribution of climate change
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: ObservationnelSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,554
- Score d'incertitude au seuil
- 0,892
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,084 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Abstract Most detection and attribution studies use climate models to determine both the expected ‘fingerprint’ of climate change and the uncertainty in the estimated magnitude of this fingerprint in observations, given the climate variability. This review discusses the role of models in detection and attribution, the associated uncertainties, and the robustness of results. Studies that use observations only make substantial assumptions to separate the components of observed changes due to radiative forcing from those due to internal climate variability. Results from observation‐only studies are broadly consistent with those from fingerprint studies. Fingerprint studies evaluate the extent to which patterns of response to external forcing (fingerprints) from climate model simulations explain observed climate change in observations . Fingerprints are based on climate models of various complexities, from energy balance models to full earth system models. Statistical approaches range from simple comparisons of observations with model simulations to multi‐regression methods that estimate the contribution of several forcings to observed change using a noise‐reducing metric. Multi‐model methods can address model uncertainties to some extent and we discuss how remaining uncertainties can be overcome. The increasing focus on detecting and attributing regional climate change and impacts presents both opportunities and challenges. Challenges arise because internal variability is larger on smaller scales, and regionally important forcings, such as from aerosols or land‐use change, are often uncertain. Nevertheless, if regional climate change can be linked to external forcing, the results can be used to provide constraints on regional climate projections. WIREs Clim Change 2011 2 570–591 DOI: 10.1002/wcc.121 This article is categorized under: Climate Models and Modeling > Knowledge Generation with Models
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La notice
- Revue
- Wiley Interdisciplinary Reviews Climate Change
- Thématique
- Climate variability and models
- Domaine
- Environmental Science
- Établissements canadiens
- Pacific Institute for Climate SolutionsUniversity of Victoria
- Organismes subventionnaires
- Natural Environment Research CouncilSight Research UK
- Mots-clés
- Climate changeTransient climate simulationClimate modelRadiative forcingClimatologyEnvironmental scienceRobustness (evolution)Forcing (mathematics)DownscalingComputer scienceGeology
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui