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Enregistrement W4414419893 · doi:10.5194/gmd-18-6239-2025

The sensitivity of EC-Earth3 decadal predictions to the choice of volcanic forcing dataset: insights for the next major eruption

2025· article· en· W4414419893 sur OpenAlexaff
Roberto Bilbao, Thomas J. Aubry, Matthew Toohey, Pablo Ortega, Vladimir Lapin, Étienne Tourigny

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEuropean Space Agency
Mots-clésVolcanoForcing (mathematics)HindcastRadiative forcingVulcanian eruptionSulfate aerosolStratosphereCoupled model intercomparison project

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Large volcanic eruptions can have significant impacts on climate. Due to their unpredictable nature, when a major volcanic eruption occurs, decadal forecasts issued prior to the eruption will be inaccurate. Consequently, new decadal forecasts including updated estimates of the stratospheric sulfate aerosol evolution must be produced. To rapidly generate such volcanic forcing once the initial eruption characteristics are known, the Easy Volcanic Aerosol (EVA) forcing generator, and its updated version EVA_H, can be used. Comparing the volcanic forcings generated with these tools and the one from Coupled Model Intercomparison Project phase 6 for the recent eruptions of Mount Agung (1963), El Chichón (1982) and Mount Pinatubo (1991), we identify some differences in the magnitude and latitudinal structure, particularly for the eruptions of Mount Agung and El Chichón. Using these forcings, we conduct a set of retrospective prediction experiments for these eruptions with the Barcelona Supercomputing Center decadal forecast system, following a specifically designed protocol. The predictions driven by the three forcing datasets show similar post-eruption radiative responses, with particularly good agreement for the eruption of Mount Pinatubo. The global mean top-of-atmosphere flux and global mean surface temperature responses in the hindcast experiments are indistinguishable across the three forcing sets and three eruptions. However, we find differences in the zonal mean and regional responses due to the latitudinally-varying structure of the volcanic forcings, particularly for the eruptions of Mount Agung and El Chichón. Significant differences among the datasets are found in the global mean lower stratospheric warming, where the responses are strongest. Comparing the predicted anomalies in these hindcasts with observations we show that overall there is better agreement when volcanic forcing is included, highlighting its importance to accurate predictions. Our study suggests that either EVA and EVA_H forcings can be used for predicting the post-volcanic radiative response, although the generated forcing datasets and simulations should be interpreted with care given the limitations of these reduced-complexity empirical models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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