Using paleoclimate data to constrain cloud parameterizations in GISS-E2.1
Notice bibliographique
Résumé
Much of the inter-model spread in equilibrium climate sensitivity (ECS) estimates is attributed to cloud and convective parameterizations which model cloud and water vapor feedbacks. These parameterizations also directly influence water isotopes, which may be retrieved not only from modern observations, but also a plethora of paleoclimate archives that represent a much broader range of variability than is available in modern measurements. And thus, these water isotope tracers can be used to constrain ECS by flagging unrealistic parts of the parameterization phase space via model biases in a perturbed parameterization ensemble (PPE) of paleoclimate simulations. In this proof-of-concept study, we evaluate a suite of isotope-enabled atmosphere-only GISS-E2.1 simulations, each with varying cloud and convective perturbations, against speleothem and ice core δ18O for the Last Glacial Maximum (LGM, 21000 years ago), mid-Holocene (MH, 6000 years ago) and pre-Industrial periods. The first-order spatial pattern of δ18O of precipitation (δ18Op) is in excellent agreement between proxy data and all parameterizations across all time periods. While the simulations generally capture large scale δ18Op patterns, the magnitude of change is consistently smaller in all simulations than those of the proxies, highlighting uncertainties in both models and proxies. Not a single set of parameterizations worked well in all climate states, indicating that improving future simulations requires determining all plausible parameter combinations critical in refining ECS. Further, it may be that certain parameterization choices represent certain types of variability better than others, and there may be a non-unique solution to ideal clouds/convection parameterization choices that is modulated by the question asked.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».