Influence of GIA uncertainty on climate applications from satellite gravimetry
Notice bibliographique
Résumé
Global coupled climate models are important for predicting future climate conditions. Due to sometimes large and often systematic model uncertainties, it is crucial to evaluate the outcome of model experiments against independent observations. Changes in the distribution and availability of terrestrial water storage (TWS), which can be measured by the satellite gravimetry missions GRACE and GRACE-FO, represent an important part of the climate system. However, the use of satellite gravity data for the evaluation of coupled climate models has only very recently become feasible. Challenges arise, e.g., from the still rather short time series of satellite data and from signal separation issues related to GRACE/-FO observing all mass change including non-water related variations such as glacial isostatic adjustment. Apart from climate model uncertainties, these challenges might be the reason for a disagreement between the direction of linear water storage trends of models and observations in several regions of the world, one of them located in Eastern Canada. This presentation will highlight the latest results achieved from our ongoing research on climate model evaluation based on the analysis of an ensemble of models from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). We will focus on long-term wetting and drying conditions in TWS. Using an ensemble of 52 GIA models that differ in the applied ice history, solid Earth rheology, and numerical code, this presentation will discuss how GIA modeling uncertainty does influence (i) the determination of water storage trends from GRACE/FO data, and (ii) the (dis-)agreement between drying/wetting trends in satellite gravimetry and CMIP6 climate models. We will show that the apparent disagreement between observations and models in highly GIA-affected regions in North America crucially depend on the particular model chosen for reducing the GIA effect from the GRACE satellite data.
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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 | 0,013 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».