論文の概要: Analysis of the Evolution of Parametric Drivers of High-End Sea-Level Hazards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12041v1
• Date: Fri, 11 Jun 2021 01:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-27 09:04:03.086813
• Title: Analysis of the Evolution of Parametric Drivers of High-End Sea-Level Hazards
• Title（参考訳）: 高エンディングシーレベルハザードのパラメトリックドライバの進化の解析
• Authors: Alana Hough and Tony E. Wong
• Abstract要約: 我々は、将来の気候リスクのパラメトリックなドライバーと、それらのドライバーの相対的な重要性が時間の経過とともにどのように変化するかを調べるためにランダムな森林を使用します。 大気エアロゾルが放射強制に与える影響を増大させる要因は,2020年から2150年の間,低放射強制シナリオと高放射強制シナリオの両方において,常に最も重要な気候モデルパラメトリック不確実性であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Climate models are critical tools for developing strategies to manage the risks posed by sea-level rise to coastal communities. While these models are necessary for understanding climate risks, there is a level of uncertainty inherent in each parameter in the models. This model parametric uncertainty leads to uncertainty in future climate risks. Consequently, there is a need to understand how those parameter uncertainties impact our assessment of future climate risks and the efficacy of strategies to manage them. Here, we use random forests to examine the parametric drivers of future climate risk and how the relative importances of those drivers change over time. We find that the equilibrium climate sensitivity and a factor that scales the effect of aerosols on radiative forcing are consistently the most important climate model parametric uncertainties throughout the 2020 to 2150 interval for both low and high radiative forcing scenarios. The near-term hazards of high-end sea-level rise are driven primarily by thermal expansion, while the longer-term hazards are associated with mass loss from the Antarctic and Greenland ice sheets. Our results highlight the practical importance of considering time-evolving parametric uncertainties when developing strategies to manage future climate risks.
• Abstract（参考訳）: 気候モデルは、沿岸社会への海面上昇によるリスクを管理する戦略を開発するための重要なツールである。 これらのモデルは気候リスクを理解するために必要であるが、モデル内の各パラメータに固有の不確実性レベルが存在する。 このモデルパラメトリック不確実性は、将来の気候リスクの不確実性につながる。 その結果、これらのパラメータの不確実性が将来の気候変動リスクの評価とそれを管理するための戦略の有効性にどのように影響するかを理解する必要がある。 ここでは、ランダムな森林を用いて、将来の気候リスクのパラメトリックな要因と、それらのドライバーの相対的重要性が時間とともにどのように変化するかを調べる。 その結果,2020年から2150年の間,低放射強制シナリオと高放射強制シナリオの両方において,エアロゾルが放射強制に与える影響が,最も重要な気候モデルパラメトリック不確実性であることがわかった。 高温海面上昇の短期的危険は主に熱膨張によって引き起こされ、長期的危険は南極氷床とグリーンランド氷床からの大量損失と関連している。 本研究は,今後の気候変動リスク管理戦略の開発において,時間的パラメトリック不確実性を考慮することの重要性を強調した。

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