Estimating the Continental Response to Global Warming Using Pattern-Scaled Sea Surface Temperatures and Sea Ice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Better constraining the continental climate response to anthropogenic forcing is essential to improve climate projections. In this study, pattern scaling is used to extract, from observations, the patterned response of sea surface temperature (SST) and sea ice concentration (SICE) to anthropogenically dominated long-term global warming. The SST response pattern includes a warming of the tropical Indian Ocean, the high northern latitudes, and the western boundary currents. The SICE pattern shows seasonal variations of the main locations of sea ice loss. These SST–SICE response patterns are used to drive an ensemble of an atmospheric general circulation model, the National Center for Atmospheric Research (NCAR) Community Atmosphere Model, version 5 (CAM5), over the period 1980–2010 along with a standard AMIP ensemble using observed SST—SICE. The simulations enable attribution of a variety of observed trends of continental climate to global warming. On the one hand, the warming trends observed in all seasons across the entire Northern Hemisphere extratropics result from global warming, as does the snow loss observed over the northern midlatitudes and northwestern Eurasia. On the other hand, 1980–2010 precipitation trends observed in winter over North America and in summer over Africa result from the recent decreasing phase of the Pacific decadal oscillation and the recent increasing phase of the Atlantic multidecadal oscillation, respectively, which are not part of the global warming signal. The method holds promise for near-term decadal climate prediction but as currently framed cannot distinguish regional signals associated with oceanic internal variability from aerosol forcing and other sources of short-term forcing.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».