Quantifying uncertainty from aerosol and atmospheric parameters and their impact on climate sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Climate sensitivity in Earth system models (ESMs) is an emergent property that is affected by structural (missing or inaccurate model physics) and parametric (variations in model parameters) uncertainty. This work provides the first quantitative assessment of the role of compensation between uncertainties in aerosol forcing and atmospheric parameters, and their impact on the climate sensitivity of the Community Atmosphere Model, Version 4 (CAM4). Running the model with prescribed ocean and ice conditions, we perturb four parameters related to sulfate and black carbon aerosol radiative forcing and distribution, as well as five atmospheric parameters related to clouds, convection, and radiative flux. In this experimental setup where aerosols do not affect the properties of clouds, the atmospheric parameters explain the majority of variance in climate sensitivity, with two parameters being the most important: one controlling low cloud amount, and one controlling the timescale for deep convection. Although the aerosol parameters strongly affect aerosol optical depth, their impacts on climate sensitivity are substantially weaker than the impacts of the atmospheric parameters, but this result may depend on whether aerosol–cloud interactions are simulated. Based on comparisons to inter-model spread of other ESMs, we conclude that structural uncertainties in this configuration of CAM4 likely contribute 3 times more to uncertainty in climate sensitivity than parametric uncertainties. We provide several parameter sets that could provide plausible (measured by a skill score) configurations of CAM4, but with different sulfate aerosol radiative forcing, black carbon radiative forcing, and climate sensitivity.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».