Comment on egusphere-2024-188
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Anthropogenically emitted CO2 from fossil fuel use and land use change is partly absorbed by terrestrial ecosystems and the ocean, while the remainder retained in the atmosphere adds to the ongoing increase in atmospheric CO2 concentration. Earth system models (ESMs) can simulate such dynamics of the global carbon cycle and consider its interaction with the physical climate system. The ESMs that participated in the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6) performed historical simulations to reproduce past climate–carbon cycle dynamics. This study investigated the cause of CO2 concentration biases in ESMs and identified how they might be reduced. First, we compared simulated historical carbon budgets in two types of experiments: one with prescribed CO2 emissions (the emission-driven experiment, “E-HIST”) and the other with prescribed CO2 concentration (the concentration-driven experiment, “C-HIST”). As CMIP7 design is being considered it is important to explore any differences or implications in what these variations can tell us. The findings confirmed that the multi-model means of the carbon budgets simulated by one type of experiment generally showed good agreement with those simulated by the other. However, the multi-model average of cumulative compatible fossil fuel emission diagnosed from the C-HIST experiment was lower by 35 PgC than that used as the prescribed input data to drive the E-HIST experiment; the multi-model average of simulated CO2 concentration for 2014 in E-HIST was higher by 7 ppmv than that used to drive C-HIST. Second, we investigated the potential linkages of two types of carbon cycle indices: simulated CO2 concentration in E-HIST and compatible fossil fuel emission in C-HIST. It was confirmed quantitatively that the two indices are reasonable indicators of overall model performance in the context of carbon cycle feedbacks, although most models cannot accurately reproduce the cumulative compatible fossil fuel emission and thus cannot reproduce the CO2 concentration precisely. Third, analysis of the atmospheric CO2 concentration in five historical eras enabled identification of periods that caused the concentration bias in individual models. Further analysis based on a combination of four types of historical experiments suggested non-negligible impacts of non-CO2 effects on the carbon cycle, implying their potential importance for future projections. It is suggested that this non-CO2 effect is the reason why the magnitude of the natural land carbon sink in historical simulations is difficult to explain based on analysis of idealized experiments. Finally, accurate reproduction of land use change emission is critical for better reproduction of the global carbon budget and CO2 concentration. The magnitude of simulated land use change emission not only affects the level of net land carbon uptake but also determines the magnitude of the ocean carbon sink in the emission-driven experiment.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,317 | 0,189 |
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 ».