Impact of volcanic eruptions in CMIP6 decadal prediction systems: a multi-model analysis
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades three major volcanic eruptions of different intensity have occurred: Mount Agung (1963), El Chichón (1982) and Mount Pinatubo (1991), with reported climate impacts on seasonal-to-decadal timescales and providing a high prediction potential. The Decadal Climate Prediction Project component C (DCPP-C) includes a protocol to investigate the impact of such volcanic eruptions on decadal prediction, which consists in performing initialised sets of predictions just before the three historical volcanic eruptions, but in which the volcanic aerosol forcing is excluded. The impact of the volcanic eruptions is therefore determined by comparing these new forecasts with those included in the corresponding retrospective prediction experiment DCPP-A, which include historical volcanic aerosol forcing. Here we present the results from six CMIP6 decadal prediction systems (CanESM5, CESM1, EC-Earth3, HadGEM3, IPSL-CM6A and CMCC-CM2-SR5). The global mean temperature cooling is comparable among models and consistent with previous studies. The surface temperature response pattern in the first years is similar across all the models and for the individual volcanic eruptions. At later forecast times (years 6-9), differences among the models and eruptions emerge. Preliminary results show that the volcanic eruptions impact the atmospheric and oceanic dynamics, as shown in previous studies, although some differences across models emerge, specifically on the ocean overturning and gyre circulation changes.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».