MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226067384 · doi:10.5194/esd-13-81-2022

The fractional energy balance equation for climate projections through 2100

2022· article· en· W4226067384 sur OpenAlexaff
Roman Procyk, S. Lovejoy, Raphaël Hébert

Notice bibliographique

RevueEarth System Dynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésIntermittencyForcing (mathematics)ExponentEnergy balanceRelaxation (psychology)MathematicsPhysicsStatisticsStatistical physicsEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyThermodynamicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We produce climate projections through the 21st century using the fractional energy balance equation (FEBE): a generalization of the standard energy balance equation (EBE). The FEBE can be derived from Budyko–Sellers models or phenomenologically through the application of the scaling symmetry to energy storage processes, easily implemented by changing the integer order of the storage (derivative) term in the EBE to a fractional value. The FEBE is defined by three parameters: a fundamental shape parameter, a timescale and an amplitude, corresponding to, respectively, the scaling exponent h, the relaxation time τ and the equilibrium climate sensitivity (ECS). Two additional parameters were needed for the forcing: an aerosol recalibration factor α to account for the large aerosol uncertainty and a volcanic intermittency correction exponent ν. A Bayesian framework based on historical temperatures and natural and anthropogenic forcing series was used for parameter estimation. Significantly, the error model was not ad hoc but rather predicted by the model itself: the internal variability response to white noise internal forcing. The 90 % credible interval (CI) of the exponent and relaxation time were h=[0.33, 0.44] (median = 0.38) and τ=[2.4, 7.0] (median = 4.7) years compared to the usual EBE h=1, and literature values of τ typically in the range 2–8 years. Aerosol forcings were too strong, requiring a decrease by an average factor α=[0.2, 1.0] (median = 0.6); the volcanic intermittency correction exponent was ν=[0.15, 0.41] (median = 0.28) compared to standard values α=ν=1. The overpowered aerosols support a revision of the global modern (2005) aerosol forcing 90 % CI to a narrower range [−1.0, −0.2] W m−2. The key parameter ECS in comparison to IPCC AR5 (and to the CMIP6 MME), the 90 % CI range is reduced from [1.5, 4.5] K ([2.0, 5.5] K) to [1.6, 2.4] K ([1.5, 2.2] K), with median value lowered from 3.0 K (3.7 K) to 2.0 K (1.8 K). Similarly we found for the transient climate response (TCR), the 90 % CI range shrinks from [1.0, 2.5] K ([1.2, 2.8] K) to [1.2, 1.8] K ([1.1, 1.6] K) and the median estimate decreases from 1.8 K (2.0 K) to 1.5 K (1.4 K). As often seen in other observational-based studies, the FEBE values for climate sensitivities are therefore somewhat lower but still consistent with those in IPCC AR5 and the CMIP6 MME. Using these parameters, we made projections to 2100 using both the Representative Concentration Pathway (RCP) and Shared Socioeconomic Pathway (SSP) scenarios, and compared them to the corresponding CMIP5 and CMIP6 multi-model ensembles (MMEs). The FEBE historical reconstructions (1880–2020) closely follow observations, notably during the 1998–2014 slowdown (“hiatus”). We also reproduce the internal variability with the FEBE and statistically validate this against centennial-scale temperature observations. Overall, the FEBE projections were 10 %–15 % lower but due to their smaller uncertainties, their 90 % CIs lie completely within the GCM 90 % CIs. This agreement means that the FEBE validates the MME, and vice versa.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEarth System DynamicsMême sujetClimate variability and modelsTravaux en français237 207