Estimating the Anthropogenic Sea Surface Temperature Response Using Pattern Scaling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study seeks to derive the sea surface temperature (SST) response to anthropogenic forcing from observations over the last century, using simple methods inspired from pattern scaling. As in pattern scaling, the spatial response is assumed to scale with global-mean and annual-mean surface temperature. The long-term aim of this work is to generate anthropogenically forced SST and sea ice patterns for the recent past and near-term future, and use them to force atmosphere–land climate models for attribution and prediction purposes. The present work compares estimation methodologies and, within a Monte Carlo framework based on large initial condition ensembles of climate model simulations, examines the robustness of the patterns obtained. The different methods explored here yield a similar SST spatial response, mostly reflecting the observed SST linear trend map. The different methods nevertheless provide distinctive temporal evolution of the global-mean and annual-mean SST response, which in turn affects the temporal evolution of the global-mean and annual-mean air surface temperature simulated in corresponding prescribed SST simulations. The estimated SST spatial response consists mostly of a warming of the midlatitude coasts near the western boundary currents, the tropical Indian Ocean, and the Arctic Ocean. This pattern generally agrees with previously published observational and modeling studies. Based on Monte Carlo analysis of the large ensembles, it is found that between 36% and 56% of its spatial variance results from anthropogenic forcing. Overall, the work herein provides constraints on the uncertainty associated with the spatial variability of an anthropogenically forced component of climate change derived from observations, which can potentially be used for climate attribution and prediction.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».