Uncertainty in Preindustrial Global Ocean Initialization Can Yield Irreducible Uncertainty in Southern Ocean Surface Climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract How do ocean initial states impact historical and future climate projections in Earth system models? To answer this question, we use the 50-member Canadian Earth System Model (CanESM2) large ensemble, in which individual ensemble members are initialized using a combination of different oceanic initial states and atmospheric microperturbations. We show that global ocean heat content anomalies associated with the different ocean initial states, particularly differences in deep ocean heat content due to ocean drift, persist from initialization at year 1950 through the end of the simulations at year 2100. We also find that these anomalies most readily impact surface climate over the Southern Ocean. Differences in ocean initial states affect Southern Ocean surface climate because persistent deep ocean temperature anomalies upwell along sloping isopycnal surfaces that delineate neighboring branches of the upper and lower cells of the global meridional overturning circulation. As a result, up to a quarter of the ensemble variance in Southern Ocean turbulent heat fluxes, heat uptake, and surface temperature trends can be traced to variance in the ocean initial state, notably deep ocean temperature differences of order 0.1 K due to model drift. Such a discernible impact of varying ocean initial conditions on ensemble variance over the Southern Ocean is evident throughout the full 150 simulation years of the ensemble, even though upper ocean temperature anomalies due to varying ocean initial conditions rapidly dissipate over the first two decades of model integration over much of the rest of the globe.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».