The Uncertainty in the Transient Climate Response to Cumulative CO2 Emissions Arising from the Uncertainty in Physical Climate Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An emergent property of most Earth system models is a near-linear relationship between cumulative emission of CO 2 and change in global near-surface temperature. This relationship, which has been named the transient climate response to cumulative CO 2 emissions (TCRE), implies a finite budget of fossil fuel carbon that can be burnt over all time consistent with a chosen temperature change target. Carbon budgets are inversely proportional to the value of TCRE and are therefore sensitive to the uncertainty in TCRE. Here the authors have used a perturbed physics approach with an Earth system model of intermediate complexity to assess the uncertainty in the TCRE that arises from uncertainty in the rate of transient temperature change and the effect of this uncertainty on carbon cycle feedbacks. The experiments are conducted using an idealized 1% yr −1 increase in CO 2 concentration. Additionally, the authors have emulated the temperature output of 23 models from phase 5 of the Climate Model Intercomparison Project (CMIP5). The experiment yields a mean value for TCRE of 1.72 K EgC −1 with a 5th to 95th percentile range of 0.88 to 2.52 K EgC −1 . This range of uncertainty is consistent with the likely range from the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (0.8 to 2.5 K EgC −1 ) but by construction underestimates the total uncertainty range of TCRE, as the authors’ experiments cannot account for the uncertainty from their models’ imperfect representation of the global carbon cycle. Transient temperature change uncertainty induces a 5th to 95th percentile range in the airborne fraction at the time of doubled atmospheric CO 2 of 0.50 to 0.58. Overall the uncertainty in the value of TCRE remains considerable.
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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 | 0,003 | 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 ».