Assessing natural variability in RCM signals: comparison of a multi model EURO-CORDEX ensemble with a 50-member single model large ensemble
Notice bibliographique
Résumé
Uncertainties in climate model ensembles are still relatively large. Besides scenario and model response uncertainty, natural variability is another important source of uncertainty. To study regional natural variability on timescales of several decades and more, observations are often too sparse and short. Regional Climate Models (RCMs) can be used to overcome this lack of useful data at high spatial resolutions. In this study, we compare a new 50-member single RCM large ensemble (CRCM5-LE) with an ensemble of 22 EURO-CORDEX models for seasonal temperature and precipitation at 0.11° grid size over Europe—all driven by the RCP 8.5 scenario. This setup allows us to quantify the contribution of natural/model-internal variability on the total uncertainty of a multi-model ensemble. The variability of climate change signals within the two ensembles is compared for three future periods (2020–2049, 2040–069 and 2070–2099). Results show that the single model spread is usually smaller than the multi-model spread for temperature. Similar variabilities can mostly be found in the near future (and to a lesser extent in the mid future) during winter and spring, especially for northern and central parts of Europe. The contribution of internal variability is generally higher for precipitation. In the near future almost all seasons and regions show similar variabilities. In the mid and far future only fall, summer and spring still show similar variabilites. There is a significant decrease of the contribution of internal variability over time for both variables. However, even in the far future for most regions and seasons 25–75% of the overall variability can be explained by internal variability.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».