Use of models in detection and attribution of climate change
Notice bibliographique
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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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 | 0,013 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».