Quantitative assessment of Southern Hemisphere ozone in chemistry-climate model simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Stratospheric ozone recovery in the Southern Hemisphere is expected to drive pronounced trends in atmospheric temperature and circulation from the stratosphere to the troposphere in the 21st century; therefore ozone changes need to be accounted for in future climate simulations. Many climate models do not have interactive ozone chemistry and rely on prescribed ozone fields, which may be obtained from coupled chemistry-climate model (CCM) simulations. However CCMs vary widely in their predictions of ozone evolution, complicating the selection of ozone boundary conditions for future climate simulations. In order to assess which models might be expected to better simulate future ozone evolution, and thus provide more realistic ozone boundary conditions, we assess the ability of twelve CCMs to simulate observed ozone climatology and trends and rank the models according to their errors averaged across the individual diagnostics chosen. According to our analysis no one model performs better than the others in all the diagnostics; however, combining errors in individual diagnostics into one metric of model performance allows us to objectively rank the models. The multi-model average shows better overall agreement with the observations than any individual model. Based on this analysis we conclude that the multi-model average ozone projection presents the best estimate of future ozone evolution and recommend it for use as a boundary condition in future climate simulations. Our results also demonstrate a sensitivity of the analysis to the choice of reference data set for vertical ozone distribution over the Antarctic, highlighting the constraints that large observational uncertainty imposes on such model verification.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».