Changes in Temperature and Precipitation Extremes in the IPCC Ensemble of Global Coupled Model Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temperature and precipitation extremes and their potential future changes are evaluated in an ensemble of global coupled climate models participating in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) diagnostic exercise for the Fourth Assessment Report (AR4). Climate extremes are expressed in terms of 20-yr return values of annual extremes of near-surface temperature and 24-h precipitation amounts. The simulated changes in extremes are documented for years 2046–65 and 2081–2100 relative to 1981–2000 in experiments with the Special Report on Emissions Scenarios (SRES) B1, A1B, and A2 emission scenarios. Overall, the climate models simulate present-day warm extremes reasonably well on the global scale, as compared to estimates from reanalyses. The model discrepancies in simulating cold extremes are generally larger than those for warm extremes, especially in sea ice–covered areas. Simulated present-day precipitation extremes are plausible in the extratropics, but uncertainties in extreme precipitation in the Tropics are very large, both in the models and the available observationally based datasets. Changes in warm extremes generally follow changes in the mean summertime temperature. Cold extremes warm faster than warm extremes by about 30%–40%, globally averaged. The excessive warming of cold extremes is generally confined to regions where snow and sea ice retreat with global warming. With the exception of northern polar latitudes, relative changes in the intensity of precipitation extremes generally exceed relative changes in annual mean precipitation, particularly in tropical and subtropical regions. Consistent with the increased intensity of precipitation extremes, waiting times for late-twentieth-century extreme precipitation events are reduced almost everywhere, with the exception of a few subtropical regions. The multimodel multiscenario consensus on the projected change in the globally averaged 20-yr return values of annual extremes of 24-h precipitation amounts is that there will be an increase of about 6% with each kelvin of global warming, with the bulk of models simulating values in the range of 4%–10% K−1. The very large intermodel disagreements in the Tropics suggest that some physical processes associated with extreme precipitation are not well represented in models. This reduces confidence in the projected changes in extreme precipitation.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».