Evaluation of selected CMIP6 models' simulation on Arctic sea ice
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate whether CMIP6 models provide good simulation in Arctic sea-ice extent, thickness, and motion, selected 6 CMIP6 models are EC-Earth3, ACCESS-CM2, BCC-CSM2-MR, GFDL-ESM4, MPI-ESM1-2-HR, NORESM2-LM. For CMIP6 models and observations, seasonal cycle and the annual variation from 1979-2014 of sea-ice extent were studied, for sea-ice thickness and sea-ice motion, the Arctic is separated into three regions, geographical distribution, inter-annual variation from 1979-2014, seasonal cycle, and trend were studied. Then student t-test is used to evaluate whether the model output has a significant difference from observation, to select the best model(s). For sea-ice extent, EC-Earth3 is overestimating sea-ice extent, especially in winter, BCC-CSM2-MR model underestimates sea-ice extent, ACCESS-CM2, MPI-ESM1-2-HR, NorESM2-LM models perform the best. For sea-ice thickness, BCC-CSM2-MR underestimates sea-ice thickness, EC-Earth3, ACCESS-CM2, and NORESM2-LM models are overestimating sea-ice thickness. GFDL-ESM4 and MPI-ESM1-2-HR have the best performance at sea-ice thickness simulation. For sea-ice motion, the MPI-ESM1-2-HR model overestimates sea-ice drifting speed all year round, ACCESS-CM2 model tends to overestimate sea-ice drifting speed in summer for region1 and region2, in region3 ACCESS-CM2 model mostly overestimate sea-ice motion except winter months. NorESM2-LM model has the best performance overall, and ACCESS-CM2 has the second-best simulation for region1 and region2. EC-Earth3 also has a satisfactory simulation for sea-ice motion. Models and observation also agree on common results for sea-ice properties: Maximum sea-ice extent occurs in March, and minimum sea-ice extent occurs in September. There's a decreasing trend of sea-ice extent. The Central Arctic and Canadian Archipelago always have the thickest sea ice, followed by the East Siberian Sea, Laptev Sea, and Chukchi Sea, Beaufort Sea. East Greenland Sea, Barents Sea, Buffin Bay, and the Kara Sea always have the thinnest sea ice. There's a decreasing trend for sea-ice thickness according to models, sea-ice is thicker in the Chukchi Sea and the Beaufort Sea than in Laptev and East Siberian seas. Winter sea-ice thickness is higher than in summer, and sea-ice thickness has a more rapid decreasing rate in summer than in winter. Laptev and the East Siberian Sea have the most rapidly sea-ice thinning process. Sea-ice thickness has seasonal cycle that maximum usually occurs in May, and minimum sea-ice thickness happens in October. For sea-ice motion, there's an increasing trend of sea-ice motion, and summer sea-ice motion has faster sea-ice motion than winter, Chukchi Sea, and the Beaufort Sea has faster sea-ice motion than Laptev and the East Siberian Sea. Corresponding with the comparatively faster-thinning in the Laptev and the East Siberian Seas simulated by models, there's also a faster increasing rate in the Laptev and the East Siberian Sea.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».