Temperature and precipitation distribution changes in response to global warming – results from transient simulations of the Last Deglaciation from a hierarchy of climate models
Notice bibliographique
Résumé
Projections of anthropogenic climate change suggest possible surface temperature increases similar to those during past major shifts of the mean climate like the Last Deglaciation. Such shifts do not only affect the mean but rather the full probability distributions of climatic variables such as temperature and precipitation. Changes to their distributions can thus be expected for the future as well and need to be constrained. To this end, we examine transient simulations of the Last Deglaciation from a hierarchy of climate models, ranging from an energy balance model to state-of-the-art Earth System Models. Besides the mean, we use the higher moments of variability – variance, skewness, and kurtosis – to characterize changes of the distribution. The analysis covers annual to millennial timescales and examines how patterns vary with timescale and region in response to warming. Furthermore, we evaluate how the changes of the distributions affect the occurrence of extremes. To analyze the influence of forcings on the distributions, we compare the patterns of the fully-forced simulations to those in sensitivity experiments that isolate the effects of individual forcings. In particular, the effect of volcanism is examined across the hierarchy, as well as changes in ice cover, freshwater input, CO2, and orbit. While large-scale global patterns can be found, there are significant regional differences as well as differences between simulations, relating for example to differences in the modelling of ice cover changes and freshwater input. Finally, we investigate whether climate model projections show the same trends with respect to the change in moments as those found in the deglacial simulations and thus whether the patterns found might hold for future climate.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».