A computationally efficient model for probabilistic local warming projections constrained by history matching and pattern scaling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Climate projections are made using a hierarchy of models of different complexities and computational efficiencies. While the most complex climate models contain the most detailed representations of many physical processes within the climate system, both parameter space exploration and Integrated Assessment Modelling require the increased computational efficiency of reduced-complexity models. This study presents an efficient model for projecting local warming across the globe, combining observation constrained global mean projections of an efficient Earth system model with spatial pattern scaling derived from the Climate Model Intercomparison Project phase 5 (CMIP5) ensemble. First, global mean warming is projected using a 103-member ensemble of history-matched simulations with the reduced complexity Warming Acidification and Sea-level Projector (WASP) Earth system model. The ensemble-projection of global mean warming from this WASP ensemble is then converted into local warming projections using a pattern scaling analysis from the CMIP5 archive, considering both the mean and uncertainty of the Local to Global Ratio of Temperature Change (LGRTC) spatial patterns from the CMIP5 ensemble for high-end and mitigated scenarios. The LGRTC spatial pattern does not appear strongly scenario dependent in the CMIP5 ensemble, and so should be useful across a variety of arbitrary scenarios. The computational efficiency of our WASP/LGRTC model approach makes it ideal for future incorporation into an Integrated Assessment Model framework, or efficient assessment of multiple scenarios. We utilise an emergent relationship between warming and future cumulative carbon emitted in our simulations to present an approximation tool making local warming projections from total future carbon emitted.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».