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Enregistrement W4415358567 · doi:10.5194/cp-21-1755-2025

Using reduced-complexity volcanic aerosol and climate models to produce large ensemble simulations of Holocene temperature

2025· article· en· W4415358567 sur OpenAlexaff
Magali Verkerk, Thomas J. Aubry, Chris Smith, Peter O. Hopcroft, Michael Sigl, Jessica E. Tierney, Kevin J. Anchukaitis, Matthew Osman, Anja Schmidt, Matthew Toohey

Notice bibliographique

RevueClimate of the past · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilUniversity of ExeterEuropean Space AgencyNational Science Foundation
Mots-clésClimate modelVolcanoAerosolForcing (mathematics)Northern HemisphereClimate changeSulfate aerosolHoloceneClimate state

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Volcanic eruptions are one of the most important drivers of climate variability, but climate model simulations typically show stronger surface cooling than proxy-based reconstructions. Uncertainties associated with eruption source parameters, aerosol–climate modelling, and internal climate variability might explain those discrepancies, but their quantification using complex global climate models is computationally expensive. In this study, we combine a reduced-complexity volcanic aerosol model (EVA_H) and a climate model (FaIR) to simulate global-mean surface temperature from 6755 BCE to 1900 CE (8705 to 50 BP) accounting for volcanic forcing, solar irradiance, orbital, ice sheet, greenhouse gases, land-use forcing, and anthropogenic aerosols and ozone forcing for the historical period (1750–1900 CE). The negligible computational cost of the models enables us to use a Monte Carlo approach to propagate uncertainties associated with eruption source parameters, aerosol and climate modelling, and internal climate variability. Averaging over the last 9000 years, we obtain a global-mean volcanic forcing of −0.15 W m−2 and an associated surface cooling of 0.12 K. Averaged over the 14 largest eruptions (injecting more than 20 Tg of SO2) of 1250–1900 CE, the mean temperature response in tree-ring-based reconstructions is in good agreement with the our simulations, scaled to Northern Hemisphere summer temperature. For individual eruptions, discrepancies between the simulated and reconstructed surface temperature response are almost always within uncertainties. At multimillennial timescales, our simulations reproduce the Holocene global warming trend typically derived from simulations and data assimilation products but exhibit some discrepancies on centennial to millennial timescales. In particular, the Medieval Climate Anomaly to Little Ice Age transition is weaker in our simulations, and we also do not capture a relatively cool period between 3000 and 1000 BCE (5000 and 3000 BP), visible in climate reanalyses. We discuss how uncertainties in land-use forcing and model limitations might explain these differences. Our study demonstrates the value of reduced-complexity volcanic aerosol–climate models to simulate climate at annual to multimillennial timescales.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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