דוגמאות

Causal networks for climate model evaluation and constrained projections

רשתות סיבתיות להערכת מודלי אקלים ולתחזיות מוגבלות

מאמר אקדמי להורדה בחינם (pdf)

איך לצטט לפי APA

Nowack, P., Runge, J., Eyring, V., & Haigh, J. D. (2020). Causal networks for climate model evaluation and constrained projections. Nature Communications, 11, 1415.

קבל תרגום מסוכם של המאמר
קבל סיכום בעברית של המאמר

הזמנת סיכום מאמר

2 - תשלום
3 - אישור הזמנה

מודלי אקלים גלובליים הם הכלי המרכזי שבאמצעותו מדענים מנסים להבין לאן פני כדור הארץ צועדים, אבל כל מודל כזה בונה בדרכו שלו את התהליכים הפיזיקליים שמתחוללים בעננים, בזרמים ובאוקיינוסים. התוצאה היא שמודלים שונים מגיעים לתחזיות שונות, ולעיתים אפילו אותה תחזית מתקבלת משני מודלים מסיבות שונות לחלוטין, מה שמקשה מאוד לדעת באיזה מודל לתת אמון.

השיטות המקובלות להערכת מודלי אקלים מתבססות בעיקר על השוואת ממוצעים ומתאמים סטטיסטיים פשוטים, אך אלו עלולות להסתיר טעויות מבניות עמוקות יותר, כאשר הטיה אחת בדגם מקזזת הטיה אחרת ומייצרת תוצאה שנראית נכונה במקרה. השאלה שמעסיקה את החוקרים היא האם אפשר לפתח כלי רגיש יותר, שבודק לא רק "מה קורה" במודל אלא "איך ולמה" הדברים קורים, כלומר את מבנה הקשרים הפנימי בין תהליכי האטמוספרה.

לשם כך פותחה מסגרת חדשה המבוססת על אלגוריתמי גילוי סיבתיות, המאפשרת לשחזר מתוך נתוני לחץ פני הים מעין "טביעת אצבע" של קשרים דינמיים אופייניים לכל מודל אקלים, ולהשוות אותה לטביעת האצבע המתקבלת מנתוני תצפית או ריאנליזה. המסגרת נבדקה על עשרים מודלים מוכרים מתוך מיזם ההשוואה הבינלאומי CMIP5, בסימולציות טרום-תעשייתיות ובסימולציות היסטוריות, ונבחנה גם זיקתה לביצועי המודלים בתחזיות משקעים עתידיות.

ad

מאמרים נוספים שעשויים לעניין אותך