Constraining ocean diffusivity from the 8.2 ka event
Constraining ocean diffusivity from the 8.2 ka event
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限制 8 2 ka 事件的海洋扩散率
DOI：
10.1007/s00382-009-0590-z
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
4.6
通讯作者：
T. Schneider von Deimling
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lorenz;H. Held;E. Bauer;T. Schneider von Deimling
包含8.2千卡事件的格陵兰冰芯数据被中等复杂性的地球系统模型REGERBER-2.3内的模型-数据相互比较所利用，以调查它们限制不确定海洋扩散率特性范围的潜力。在模型的随机版本中(Bauer等人在古海洋学19：PA3014,2004)中，考虑到与其他建模练习相比，考虑到该事件的时间安排，有可能以相对较好的精度模拟8.2年卡事件的显著冷却。当从8.2亿卡事件对扩散率进行统计推断时，在每次实现不确定的模型参数时，在数字上建立相关的似然率出现了技术困难：虽然主流的不确定性分析可以假定可能性的准高斯形状，天气在长期平均值附近波动，但作为高度非线性效应的8.2千卡事件排除了这种先验假设。作为这项研究的结果，贝叶斯分析导致了海洋扩散率参数在REGERBER-2.3范围内的尖锐的单模可能性。根据先验分布，这种可能性导致海洋扩散率参数的不确定性减少(例如，对于平坦的先验不确定性，垂直海洋扩散率参数的不确定性减少2倍)。这些结果突出了古数据限制不确定系统性质的潜力，并强烈建议采取进一步步骤，使用更复杂的模型和更丰富的数据集来挖掘这一潜力。
Greenland ice-core data containing the 8.2 ka event are utilized by a model-data intercomparison within the Earth system model of intermediate complexity, CLIMBER-2.3 to investigate their potential for constraining the range of uncertain ocean diffusivity properties. Within a stochastic version of the model (Bauer et al. in Paleoceanography 19:PA3014, 2004) it has been possible to mimic the pronounced cooling of the 8.2 ka event with relatively good accuracy considering the timing of the event in comparison to other modelling exercises. When statistically inferring from the 8.2 ka event on diffusivity the technical difficulty arises to establish the related likelihood numerically per realisation of the uncertain model parameters: while mainstream uncertainty analyses can assume a quasi-Gaussian shape of likelihood, with weather fluctuating around a long term mean, the 8.2 ka event as a highly nonlinear effect precludes such an a priori assumption. As a result of this study the Bayesian Analysis leads to a sharp single-mode likelihood for ocean diffusivity parameters within CLIMBER-2.3. Depending on the prior distribution this likelihood leads to a reduction of uncertainty in ocean diffusivity parameters (e.g. for flat prior uncertainty in the vertical ocean diffusivity parameter is reduced by factor 2). These results highlight the potential of paleo data to constrain uncertain system properties and strongly suggest to make further steps with more complex models and richer data sets to harvest this potential.
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