State-dependency of temperature variability in transient simulations of the last Deglaciation from models of varying complexity
Notice bibliographique
Résumé
Much about the response of temperature variability to a change in the climate's mean state, as the one projected for the current century, remains uncertain. These uncertainties include spatiotemporal patterns, the magnitude, and, in some cases, even the sign. For the last Deglaciation, - the last change in global mean temperature of a similar degree to that expected in projections - variability analyses of climate model simulations and temperature proxies produce conflicting results. Here, we build a hierarchy of transient simulations covering the period since the Last Glacial Maximum about 26k years ago. We include a range of climate models, from conceptual to complex Earth System Models. The simulations cover a variety of temporal and spatial resolutions, parameterizations, and modeled processes. For annual to multi-millennial temporal as well as regional to global spatial scales, we compare variability patterns and power spectra and analyze how they relate to model properties and the background state of Earth's climate. This allows for the examination of regional temperature differences between low, middle, and high latitudes and at locations of available paleoclimate proxy records. For sets of sensitivity experiments, we investigate effects of changes to ice sheets, sea ice, and in volcanic, solar, greenhouse, and orbital forcing on modeled climate variability. Thus, our analysis provides insights into when and how models disagree with each other and with proxies, and what differences arise due to specific models, simulation setups, and boundary conditions. Based on these results, we can then gauge the degree of complexity which is required to reproduce past temperature variability and predict its changes in the future.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».