The Detection and Attribution of Northern Hemisphere Land Surface Warming (1850–2018) in Terms of Human and Natural Factors: Challenges of Inadequate Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A statistical analysis was applied to Northern Hemisphere land surface temperatures (1850–2018) to try to identify the main drivers of the observed warming since the mid-19th century. Two different temperature estimates were considered—a rural and urban blend (that matches almost exactly with most current estimates) and a rural-only estimate. The rural and urban blend indicates a long-term warming of 0.89 °C/century since 1850, while the rural-only indicates 0.55 °C/century. This contradicts a common assumption that current thermometer-based global temperature indices are relatively unaffected by urban warming biases. Three main climatic drivers were considered, following the approaches adopted by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)’s recent 6th Assessment Report (AR6): two natural forcings (solar and volcanic) and the composite “all anthropogenic forcings combined” time series recommended by IPCC AR6. The volcanic time series was that recommended by IPCC AR6. Two alternative solar forcing datasets were contrasted. One was the Total Solar Irradiance (TSI) time series that was recommended by IPCC AR6. The other TSI time series was apparently overlooked by IPCC AR6. It was found that altering the temperature estimate and/or the choice of solar forcing dataset resulted in very different conclusions as to the primary drivers of the observed warming. Our analysis focused on the Northern Hemispheric land component of global surface temperatures since this is the most data-rich component. It reveals that important challenges remain for the broader detection and attribution problem of global warming: (1) urbanization bias remains a substantial problem for the global land temperature data; (2) it is still unclear which (if any) of the many TSI time series in the literature are accurate estimates of past TSI; (3) the scientific community is not yet in a position to confidently establish whether the warming since 1850 is mostly human-caused, mostly natural, or some combination. Suggestions for how these scientific challenges might be resolved are offered.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle