A Bayesian Attribution Analysis of Extreme Temperature Changes at Global and Regional Scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent studies showed that anthropogenic greenhouse gas (GHG) increase is a major driver of the observed increases in extreme temperatures at global and regional scales using an optimal fingerprint (OF) method, which is a frequentist approach based on linear regression. Here, a Bayesian decision method is employed, which finds the most probable cause of the observed changes by comparing likelihoods of different forcings in view of observations. To quantify individual forcing contributions, a new modified attribution procedure based on Bayesian decision is proposed, i.e., computing the likelihood ratio [Bayes factor (BF)] between different forcings. First, the contribution of anthropogenic forcing (ANT) is measured by BF between anthropogenic-plus-natural forcing (ALL) and natural forcing (NAT) using a threshold for “substantial” evidence (lnBF ≥ 1). Similarly, the NAT contribution is assessed by BF between ALL and ANT. Further, the GHG contribution to the detected ANT is quantified by BF between ANT and anthropogenic aerosols (AA), and the AA contribution is evaluated by BF between ANT and GHG. The devised Bayesian approach is applied to HadEX3 observations and CMIP6 multimodel simulations for extreme temperature intensities (warmest day/night and coldest day/night) for global, continental, and regional domains following previous studies. Bayesian attribution results indicate that the ANT signal is detected in many continental and subregions for all extremes indices. This is generally consistent with OF-based results but with less frequent detection, indicating that the Bayesian method is slightly stricter than the OF method. However, GHG contributions to the detected ANT are identified over more subregions in the Bayesian attribution, suggesting its potential advantage over conventional methods in case of low signal-to-noise ratio and high collinearity.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».