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Enregistrement W2142306678 · doi:10.5194/gmd-6-179-2013

The Atmospheric Chemistry and Climate Model Intercomparison Project (ACCMIP): overview and description of models, simulations and climate diagnostics

2013· article· en· W2142306678 sur OpenAlexafffund
Jean‐François Lamarque, Drew Shindell, Béatrice Josse, Paul J. Young, Irene Cionni, Veronika Eyring, D. Bergmann, Philip Cameron‐Smith, W. J. Collins, Ruth M. Doherty, S. B. Dalsøren, G. Faluvegi, Gerd Folberth, S. J. Ghan, Larry W. Horowitz, Y. H. Lee, Ian A. MacKenzie, T. Nagashima, V. Naik, David A. Plummer, Mattia Righi, Steven T. Rumbold, Michael Schulz, Ragnhild Bieltvedt Skeie, David S. Stevenson, Sarah A. Strode, Kengo Sudo, Sophie Szopa, Apostolos Voulgarakis, Guang Zeng

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryLeibniz-RechenzentrumLeibniz-GemeinschaftOffice of ScienceGrand Équipement National De Calcul IntensifDeutsches KlimarechenzentrumInstitut National Du CancerScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationNatural Environment Research CouncilNorges ForskningsrådLawrence Livermore National LaboratoryMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentre National de la Recherche ScientifiqueSight Research UKDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesUniversity Corporation for Atmospheric ResearchBattelleNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergyPacific Northwest National LaboratoryNational Energy Research Scientific Computing CenterNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésAtmospheric chemistryEnvironmental scienceAtmospheric sciencesRadiative forcingClimate modelClimatologyPrecipitationClimate changeForcing (mathematics)Coupled model intercomparison projectMeteorologyWind speedRange (aeronautics)OzoneAerosolGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Atmospheric Chemistry and Climate Model Intercomparison Project (ACCMIP) consists of a series of time slice experiments targeting the long-term changes in atmospheric composition between 1850 and 2100, with the goal of documenting composition changes and the associated radiative forcing. In this overview paper, we introduce the ACCMIP activity, the various simulations performed (with a requested set of 14) and the associated model output. The 16 ACCMIP models have a wide range of horizontal and vertical resolutions, vertical extent, chemistry schemes and interaction with radiation and clouds. While anthropogenic and biomass burning emissions were specified for all time slices in the ACCMIP protocol, it is found that the natural emissions are responsible for a significant range across models, mostly in the case of ozone precursors. The analysis of selected present-day climate diagnostics (precipitation, temperature, specific humidity and zonal wind) reveals biases consistent with state-of-the-art climate models. The model-to-model comparison of changes in temperature, specific humidity and zonal wind between 1850 and 2000 and between 2000 and 2100 indicates mostly consistent results. However, models that are clear outliers are different enough from the other models to significantly affect their simulation of atmospheric chemistry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations512
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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