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Enregistrement W2467247460 · doi:10.5194/gmd-9-3993-2016

The Flux-Anomaly-Forced Model Intercomparison Project (FAFMIP) contribution to CMIP6: investigation of sea-level and ocean climate change in response to CO <sub>2</sub> forcing

2016· article· en· W2467247460 sur OpenAlexaff
Jonathan M. Gregory, Nathaëlle Bouttes, Stephen M. Griffies, Helmuth Haak, William J. Hurlin, Johann Jungclaus, Maxwell Kelley, Warren G. Lee, John Marshall, Anastasia Romanou, Oleg A. Saenko, Detlef Stammer, Michael Winton

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensPacific Institute for Climate Solutions
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésClimatologyEnvironmental scienceOcean currentCoupled model intercomparison projectOcean heat contentSea surface temperatureThermohaline circulationHeat fluxClimate modelClimate changeFlux (metallurgy)Anomaly (physics)Atmospheric sciencesGeologyOceanographyHeat transferPhysicsChemistryMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Flux-Anomaly-Forced Model Intercomparison Project (FAFMIP) aims to investigate the spread in simulations of sea-level and ocean climate change in response to CO2 forcing by atmosphere–ocean general circulation models (AOGCMs). It is particularly motivated by the uncertainties in projections of ocean heat uptake, global-mean sea-level rise due to thermal expansion and the geographical patterns of sea-level change due to ocean density and circulation change. FAFMIP has three tier-1 experiments, in which prescribed surface flux perturbations of momentum, heat and freshwater respectively are applied to the ocean in separate AOGCM simulations. All other conditions are as in the pre-industrial control. The prescribed fields are typical of pattern and magnitude of changes in these fluxes projected by AOGCMs for doubled CO2 concentration. Five groups have tested the experimental design with existing AOGCMs. Their results show diversity in the pattern and magnitude of changes, with some common qualitative features. Heat and water flux perturbation cause the dipole in sea-level change in the North Atlantic, while momentum and heat flux perturbation cause the gradient across the Antarctic Circumpolar Current. The Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) declines in response to the heat flux perturbation, and there is a strong positive feedback on this effect due to the consequent cooling of sea-surface temperature in the North Atlantic, which enhances the local heat input to the ocean. The momentum and water flux perturbations do not substantially affect the AMOC. Heat is taken up largely as a passive tracer in the Southern Ocean, which is the region of greatest heat input, while the weakening of the AMOC causes redistribution of heat towards lower latitudes. Future analysis of these and other phenomena with the wider range of CMIP6 FAFMIP AOGCMs will benefit from new diagnostics of temperature and salinity tendencies, which will enable investigation of the model spread in behaviour in terms of physical processes as formulated in the models.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations184
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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