Decadal climate predictions, impacts of Arctic sea ice loss, and the signal-to-noise paradox
Notice bibliographique
Résumé
Many sectors of society are vulnerable to decadal changes in climate, which impact food security, freshwater availability, spread of pests and diseases, heat waves, droughts, floods, cyclones, wildfires, energy supply and demand, transport, migration, and conflict. On decadal timescales climate is influenced by both internal variability and changes in radiative forcing. Climate predictions that are initialised with observations are needed to account for all of these factors and will be reviewed in this talk. Understanding the drivers of decadal climate is crucial for gaining confidence in forecasts. One hypothesis, namely that Arctic sea ice loss weakens mid-latitude westerly winds, promoting more severe cold winters, has sparked more than a decade of scientific debate. The Polar Amplification Model Intercomparison Project was developed to address this issue and results from coordinated multi-model experiments will be presented that support the above hypothesis and suggest that this effect is underestimated by current models. However, even when accounting for this underestimation, the response to Arctic sea ice is small compared to yearly variations in mid-latitude winters. For predictions to be useful they must be skilful and reliable. There is mounting evidence that models may underestimate the strength of predictable signals, especially for atmospheric circulation in the North Atlantic. This error has been termed the “signal-to-noise paradox” since it leads to the unexpected situation that models can predict the real world better than one of their own ensemble members. Skilful predictions can be achieved using a very large ensemble, but the model output cannot be taken at face value and needs calibrating to obtain skilful and reliable forecasts. Given the potential impacts of changes in atmospheric circulation, understanding why the signal-to-noise ratio is too small in current climate models, and assessing the extent to which correcting this model error would reduce uncertainties in regional climate change projections of the coming decades, are high priority areas for future research.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».