Large ensemble modeling of the last deglacial retreat of the West Antarctic Ice Sheet: comparison of simple and advanced statistical techniques
Large ensemble modeling of the last deglacial retreat of the West Antarctic Ice Sheet: comparison of simple and advanced statistical techniques
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南极西部冰盖最后一次冰消退的大型集合建模：简单和先进统计技术的比较
DOI：
10.5194/gmd-9-1697-2016
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发表时间：
2015
影响因子：
5.1
通讯作者：
R. DeConto
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
D. Pollard;Won Chang;M. Haran;P. Applegate;R. DeConto
抽象的。将三维混合冰盖模式应用于南极西部冰盖最近20年( ∼ 20 ，000 )的最后一次冰川消退。使用625次模型运行的大型集合来校准模型以适应现代和地质数据，包括重建的接地线、相对海平面记录、海拔年龄数据和隆起率，并为每次运行计算总分，以衡量总体模型数据不匹配。两种统计方法被用来分析大集合结果：简单的按总分数加权的平均，更先进的贝叶斯技术，包括基于高斯过程的仿真和校准，以及马尔可夫链蒙特卡罗。这些分析为海平面上升包络提供了明确的参数不确定性界限，但简单的平均方法只在大集合中提供了具有全因次参数抽样的稳健结果。用简单平均法得到的最佳参数范围和当量海平面上升包络与更先进的方法吻合得很好。最佳拟合参数范围证实了先前模型调整的预期值，包括现代海床上较大的基本滑动系数。
Abstract. A 3-D hybrid ice-sheet model is applied to the last deglacial retreat of the West Antarctic Ice Sheet over the last ∼ 20 000 yr. A large ensemble of 625 model runs is used to calibrate the model to modern and geologic data, including reconstructed grounding lines, relative sea-level records, elevation–age data and uplift rates, with an aggregate score computed for each run that measures overall model–data misfit. Two types of statistical methods are used to analyze the large-ensemble results: simple averaging weighted by the aggregate score, and more advanced Bayesian techniques involving Gaussian process-based emulation and calibration, and Markov chain Monte Carlo. The analyses provide sea-level-rise envelopes with well-defined parametric uncertainty bounds, but the simple averaging method only provides robust results with full-factorial parameter sampling in the large ensemble. Results for best-fit parameter ranges and envelopes of equivalent sea-level rise with the simple averaging method agree well with the more advanced techniques. Best-fit parameter ranges confirm earlier values expected from prior model tuning, including large basal sliding coefficients on modern ocean beds.
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DOI：
10.1016/j.cageo.2009.11.004
发表时间：
2010-06
期刊：
Comput. Geosci.
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--
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