基于统计能量平衡模型并利用多源历史数据的全球温度预测
应用统计
2022-05-23 v1
摘要
本文使用历史数据将双分量能量平衡模型估计为线性状态空间系统（EBM-SS 模型）。它是混合层温度、深海层温度和辐射强迫的联合模型。EBM-SS 模型允许对强迫中的非平稳性进行建模、纳入潜过程的多个数据源以及处理缺失观测。我们使用 1955–2020 年期间全球层面的观测数据集，通过最大似然估计 EBM-SS 模型。我们在实证估计和模拟中表明，对潜过程使用多数据源可降低参数估计不确定性。当将 EBM-SS 模型拟合到八个观测全球平均地表温度（GMST）异常序列时，物理参数估计和在典型浓度路径（RCP）情景下的 GMST 预测与耦合模式比较计划 5（CMIP5）模型和气候 emulator 模型 Model for the Assessment of Greenhouse Gas Induced Climate Change（MAGICC）7.5 的结果相当。这提供了证据：仅利用简单气候模型和历史记录即可产生有意义的 GMST 预测。
引用
@article{arxiv.2205.10269,
title = {Global temperature projections from a statistical energy balance model using multiple sources of historical data},
author = {Mikkel Bennedsen and Eric Hillebrand and Jingying Zhou Lykke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10269},
year = {2022}
}