The sensitivity of EC-Earth3 decadal predictions to the choice of volcanic forcing dataset: insights for the next major eruption
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».