Developing a Southern Ocean Marine Ecosystem Model Ensemble to Assess Climate Risks and Uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change could irreversibly modify Southern Ocean ecosystems. Marine ecosystem model (MEM) ensembles can assist policy making by projecting future changes and allowing the evaluation and assessment of alternative management approaches. However, projected changes in total consumer biomass from the Fisheries and Marine Ecosystem Model Intercomparison Project (FishMIP) global MEM ensemble highlight an uncertain future for the Southern Ocean, indicating the need for a region‐specific ensemble. A large source of model uncertainty originates from the Earth system models used to force FishMIP models, particularly future changes to lower trophic level biomass and sea‐ice coverage. To build confidence in regional MEMs as ecosystem‐based management tools in a changing climate that can better account for uncertainty, we propose the development of a Southern Ocean Marine Ecosystem Model Ensemble (SOMEME) contributing to the FishMIP 2.0 regional model intercomparison initiative. One of the challenges hampering progress of regional MEM ensembles is achieving the balance of global standardised inputs with regional relevance. As a first step, we design a SOMEME simulation protocol, that builds on and extends the existing FishMIP framework, in stages that include: detailed skill assessment of climate forcing variables for Southern Ocean regions, extension of fishing forcing data to include whaling, and new simulations that assess ecological links to sea‐ice processes in an ensemble of candidate regional MEMs. These extensions will help advance assessments of urgently needed climate change impacts on Southern Ocean ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».