Topological climate change with permafrost feedback
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate models predict that the climate of the Earth is warming and will continue to warm in coming centuries, if there is no mitigation. A recent energy balance model [Kypke et al., Nonlin. Process. Geophys. 27 (2020) 391–409] forecasts that, if the current increase of carbon dioxide in the atmosphere continues unabated, then in the next century the climate of the Earth will not only get warmer, but will transition abruptly via a bifurcation, to a warm equable climate unlike any climate seen on Earth since the Pliocene. This transition to a new climate state is a topological change. That model includes the effects of water vapour feedback and ice albedo feedback, as well as ocean and atmospheric heat transport. This paper adds to that model further amplification by permafrost feedback. That is, as the Arctic warms, permafrost will thaw, releasing large amounts of the greenhouse gases carbon dioxide and methane, which cause further warming. Since knowledge of permafrost stores and release rates is limited, a range of permafrost carbon release sensitivities (Q 10) is considered. The model predicts that permafrost feedback accelerates the timing and increases the likelihood of a topological climate change in the Arctic, and reinforces the view that permafrost feedback should not be ignored in Anthropocene climate models.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».