Historical droughts in Mediterranean regions during the last 500 years: a data/model approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present here a new method for comparing the output of General Circulation Models (GCMs) with proxy-based reconstructions, using time series of reconstructed and simulated climate parameters. The method uses k-means clustering to allow comparison between different periods that have similar spatial patterns, and a fuzzy logic-based distance measure in order to take reconstruction errors into account. The method has been used to test two coupled ocean-atmosphere GCMs over the Mediterranean region for the last 500 years, using an index of drought stress, the Palmer Drought Severity Index. The results showed that, whilst no model exactly simulated the reconstructed changes, all simulations were an improvement over using the mean climate, and a good match was found after 1650 with a model run that took into account changes in volcanic forcing, solar irradiance, and greenhouse gases. A more detailed investigation of the output of this model showed the existence of a set of atmospheric circulation patterns linked to the patterns of drought stress: 1) a blocking pattern over northern Europe linked to dry conditions in the south prior to the Little Ice Age (LIA) and during the 20th century; 2) a NAO-positive like pattern with increased westerlies during the LIA; 3) a NAO-negative like period shown in the model prior to the LIA, but that occurs most frequently in the data during the LIA. The results of the comparison show the improvement in simulated climate as various forcings are included and help to understand the atmospheric changes that are linked to the observed reconstructed climate changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».