An “Observational Large Ensemble” to Compare Observed and Modeled Temperature Trend Uncertainty due to Internal Variability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Estimates of the climate response to anthropogenic forcing contain irreducible uncertainty due to the presence of internal variability. Accurate quantification of this uncertainty is critical for both contextualizing historical trends and determining the spread of climate projections. The contribution of internal variability to uncertainty in trends can be estimated in models as the spread across an initial condition ensemble. However, internal variability simulated by a model may be inconsistent with observations due to model biases. Here, statistical resampling methods are applied to observations in order to quantify uncertainty in historical 50-yr (1966–2015) winter near-surface air temperature trends over North America related to incomplete sampling of internal variability. This estimate is compared with the simulated trend uncertainty in the NCAR CESM1 Large Ensemble (LENS). The comparison suggests that uncertainty in trends due to internal variability is largely overestimated in LENS, which has an average amplification of variability of 32% across North America. The amplification of variability is greatest in the western United States and Alaska. The observationally derived estimate of trend uncertainty is combined with the forced signal from LENS to produce an “Observational Large Ensemble” (OLENS). The members of OLENS indicate the range of observationally constrained, spatially consistent temperature trends that could have been observed over the past 50 years if a different sequence of internal variability had unfolded. The smaller trend uncertainty in OLENS suggests that is easier to detect the historical climate change signal in observations than in any given member of LENS.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».