The vertical profile of tropical temperature trends: Persistent model biases in the context of forced and internal variability
Notice bibliographique
Résumé
Tropospheric and stratospheric tropical temperature trends in recent decades have been notoriously hard to simulate using climate models, notably in the upper troposphere. Aside from the warming signal itself, this has broader implications, e.g. atmospheric circulation trends depend on latitudinal temperature gradients. In this study, tropical temperature trends in the CMIP6 models are examined, from 1979 to 2014, and contrasted with trends from the RICH/RAOBCORE radiosondes, and the ERA5/5.1 reanalysis. Confirming previous studies, we find considerable warming biases in the CMIP6 modeled trends, and show that these biases are linked to biases in surface temperature (the models warm too much). We also uncover previously undocumented biases in the lower-middle stratosphere: the CMIP6 models appear unable to capture the time evolution of stratospheric cooling, which is non-monotonic owing to the Montreal Protocol. This troposphere-warming, stratospheric-cooling fingerprint of climate change is therefore not well captured in CMIP6 models. Finally, we quantify the relative roles of individual climate forcings in tropspheric and stratospheric temperatures, including that of 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».