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Enregistrement W3175551079 · doi:10.5194/egusphere-egu21-6574

North American rainfall patterns during past warm states: A proxy network-model comparison for the Last Interglacial and the mid-Holocene

2021· article· en· W3175551079 sur OpenAlexaboutno aff
Cameron de Wet, Jessica Oster, Daniel Ibarra, Bryce Belanger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterglacialHolocenePaleoclimatologyNorthern HemisphereClimatologyClimate changeRadiative forcingLatitudeClimate modelEnvironmental scienceGlacial periodPhysical geographyGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Last Interglacial (LIG) period (~129,000–116,000 years BP) and the mid-Holocene (MH) (~6,000 years BP) are the two most recent intervals with temperatures comparable to low emissions scenarios for the end of the 21st century. During the LIG and the MH differences in the seasonal and latitudinal distribution of insolation led to enhanced northern hemisphere high-latitude warmth relative to the pre-industrial, despite similar greenhouse gas concentrations, marking these intervals as potentially useful analogs for future change in regions like North America. Further, the inclusion of both LIG (127 ka) and MH (6 ka) experiments in the CMIP6-PMIP4 effort provides an opportunity to better understand the regional hydroclimate responses to radiative forcing during these two intervals. The dense coverage of paleoclimate proxy records for North America during the MH (N=260 sites) reveals a pattern of relative aridity in the Pacific Northwest and Western Canada and wetness in the southern Great Basin and Mexico. However, the seasonality and driving mechanisms of rainfall patterns across the continent remain poorly understood. Our understanding of terrestrial hydroclimate in North America during the LIG is more limited (N=39 sites), largely because the LIG is beyond the range of radiocarbon dating. Here we present spatial comparisons between output from 14 PMIP4 global circulation models and LIG and MH networks of moisture-sensitive proxies compiled for the North American continent. We utilize two statistical measures of agreement – weighted Cohen’s Kappa and Gwet’s AC2 – to assess the degree of categorical agreement between moisture patterns produced by the models and the proxy networks for each time-slice. PMIP4 models produce variable precipitation anomalies relative to the pre-industrial for both the LIG and MH experiments, often disagreeing on both the sign and magnitude of precipitation changes across much of North America. The models showing the best agreement with the proxy network are similar but not identical for the two measures, with Gwet’s AC2 values tending to be larger than Cohen’s Kappa values for all models. This pattern is enhanced for the much larger MH proxy network and is likely related to the fact that Gwet’s AC2 is a more predictable statistic in the presence of high agreement. Overall agreement is lower for the mid-Holocene than for the LIG, reflecting smaller MH rainfall anomalies in the models. The models with the highest agreement scores during the LIG produce aridity in the Rocky Mountains and Pacific Northwest and wetness in Alaska, the Yukon, the Great Basin, and parts of the Mid-West and Eastern US, although spatial coverage of the proxies in these latter two regions is poor. The models with the highest agreement score for the mid-Holocene tend to produce aridity across Canada and the northern US with dry conditions extending down the US Pacific coast and increased wetness in the American Southeast and across the North American Monsoon region. Our analyses help elucidate the driving mechanisms of rainfall patterns during past warm states and can inform which models may be the most useful for predictions of near-future hydroclimate change across North America.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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