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Reducing Uncertainties in Climate Projections with Emergent Constraints:Concepts, Examples and Prospects

Advances in Atmospheric Sciences 2020年第1期37卷 1-15页

作者： florent brient CNRM Université de Toulouse Météo-France CNRS

Models disagree on a significant number of responses to climate change,such as climate feedback,regional changes,or the strength of equilibrium climate *** constraints aim to reduce these uncertainties by finding links between the inter-model spread in an observable predictor and climate *** this paper,the concepts underlying this framework are recalled with an emphasis on the statistical inference used for narrowing uncertainties,and a review of emergent constraints found in the last two *** links between highlighted predictors are explored,especially those targeting uncertainty reductions in climate sensitivity,cloud feedback,and changes of the hydrological *** the disagreement across emergent constraints suggests that the spread in climate sensitivity can not be significantly *** calls for weighting the realism of emergent constraints by quantifying the level of physical understanding explaining the *** would also permit more efficient model evaluation and better targeted model *** the context of the upcoming CMIP6 model intercomparison a growing number of new predictors and uncertainty reductions is expected,which call for robust statistical inferences that allow cross-validation of more likely estimates.

关键词： climate modeling emergent constraint climate change climate sensitivity

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