Quantifying the probability distribution function of the transient climate response to cumulative CO<sub>2</sub> emissions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Transient Climate Response to Cumulative CO2 Emissions (TCRE) is the proportionality between global temperature change and cumulative CO2 emissions. The TCRE implies a finite quantity of CO2 emissions, or carbon budget, consistent with a given temperature change limit. The uncertainty of the TCRE is often assumed be normally distributed, but this assumption has yet to be validated. We calculated the TCRE using a zero-dimensional ocean diffusive model and a Monte-Carlo error propagation (n = 10 000 000) randomly drawing from probability density functions of the climate feedback parameter, the land-borne fraction of carbon, radiative forcing from an e-fold increase in CO2 concentration, effective ocean diffusivity, and the ratio of sea to global surface temperature change. The calculated TCRE has a positively skewed distribution, ranging from 1.1 to 2.9 K EgC−1 (5%–95% confidence), with a mean and median value of 1.9 and 1.8 K EgC−1. The calculated distribution of the TCRE is well described by a log-normal distribution. The CO2-only carbon budget compatible with 2 °C warming is 1100 PgC, ranging from 700 to 1800 PgC (5%–95% confidence) estimated using a simplified model of ocean dynamics. Climate sensitivity is the most influential Earth System parameter on the TCRE, followed by the land-borne fraction of carbon, radiative forcing from an e-fold increase in CO2, effective ocean diffusivity, and the ratio of sea to global surface temperature change. While the uncertainty of the TCRE is considerable, the use of a log-normal distribution may improve estimations of the TCRE and associated carbon budgets.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».