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Enregistrement W4237937106 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-953

Sensitivity of the last glacial inception to initial and boundary conditions: lessons from a coupled climate-ice sheet model

2020· preprint· en· W4237937106 sur OpenAlexaboutno aff
Shan Xu, Uta Krebs‐Kanzow, Paul Gierz, Gerrit Lohmann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenland ice sheetIce sheetClimatologyIce-sheet modelGlacial periodSnowClimate modelClimate sensitivityEnvironmental scienceCryosphereSea iceGeologyAtmospheric sciencesClimate changeIce streamOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proxy data indicate that the last glacial inception started at approximately 115ka BP when boreal summer insolation reached its minimum. At that time, large ice sheets started to form in Northern Canada. A number of models of different complexities have been employed to simulate the last glacial inception; however, complex climate models did not incorporate interactive ice sheets. Here, a state-of-art Earth System Model AWI-ESM-2.2 (Gierz et al., 2020, GMDD), composed of AWI-ESM-2.0 (Sidorenko et al., 2019) that now includes the Parallel Ice Sheet Model PISM (The PISM authors, 2016), was utilized to study the potential causes of the inception. By conducting different sensitivity experiments, we investigated the effect of initial conditions, different surface mass balance schemes, greenhouse gas (GHG) concentration, ocean circulation, and model resolution on the last glacial inception. Two experiments were conducted under 115 ka BP orbital and radiative forcing to examine the effect of initial conditions: one without interactive ice sheets but with fixed preindustrial topography, and the other with interactive ice sheets that include initial snow cover over two small regions in northeastern and northwestern Canada. The first experiment failed to produce a permanent appearance of snow over North America. The second experiment simulated a further growth of ice sheets over northeastern and northwestern Canada. In these experiments, the initial ice sheets provide important feedbacks to cause North America ice sheet growth: the snow-albedo feedback and elevation effect of orography reinforce the cooling in the region initially covered by snow or ice. We compared an empirically-based positive-degree-day (PDD) scheme, which estimates surface melt as a function of temperature, with a more physically-based diurnal energy balance model (dEBM) (Krebs-Kanzow et al., 2018), which also takes changes in shortwave radiation into account and implicitly resolves a diurnal freeze-melt cycle. Both simulations showed a tendency of ice sheet growth in Northern Canada ice sheet. The experiment employing the dEBM model for surface mass balance had a larger magnitude in SMB, resulting in faster development of the ice sheet. Another experiment with a lowered GHG concentration was carried out to investigate the role of GHG, suggesting that GHG changes also contribute to a cooling state. Two additional experiments also explored the effect of changed ocean circulation and atmosphere dynamics and their contribution to the inception, as well as the effect of an improved resolution in the atmosphere model. In summary, our findings imply that initial conditions have a significant impact on simulating the inception. We conclude that the incorporation of an ice sheet model into the Earth system is an important step forward to provide a more realistic simulation of glacial inception and to uncover its potential causes.

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)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations0
Publié2020
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