Uncertainty in optimal fingerprinting is underestimated
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Detection and attribution analyses of climate change are crucial in determining whether the observed changes in a climate variable are attributable to human influence. A commonly used method for these analyses is optimal fingerprinting, which regresses observed climate variables on the signals, climate model simulated responses under external forcings. The method scales the simulated response under each external forcing by a scaling factor to best match the observations. The method relies critically on the confidence intervals for the scaling factors. The coverage rate, the relative frequency a confidence interval containing the unknown true value of the corresponding scaling factor, in the prevailing practice has been noted to be lower than desired. The mechanism of this under-coverage and its impacts on detection and attribution analyses, however, have not been investigated. Here we show that the under-coverage is due to insufficient consideration of the uncertainty in estimating the natural variability when fitting the regression and making statistical inferences. The implication is that the ranges of uncertainties in important quantities such as attributable anthropogenic warming and climate sensitivity based on the optimal fingerprinting technique should be wider than what has been believed, especially when the signals are weak. As a remedy, we propose a calibration method to correct this bias in the coverage rate of the confidence levels. Its effectiveness is demonstrated in a simulation study with known ground truth. The use of a large sample of climate model simulations to estimate the natural variability helps to reduce the uncertainty of the scaling factor estimates, and the calibrated confidence intervals provide more valid uncertainty quantification than the uncalibrated. An application to detection and attribution of changes in mean temperature at the global, continental, and subcontinental scale demonstrates that weaker detection and attribution conclusions are obtained with calibrated confidence intervals.
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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 | 0,013 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».