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Approach to reconstructing a target large-scale climate field from predictors employing multivariate regression methods. CFR methods have been applied both to filling spatial gaps in early instrumental climate data sets, and to the problem of reconstructing past climate patterns from ‘climate proxy’ data.

Climate ‘proxies’ are sources of climate information from natural archives such as tree rings, ice cores, corals, lake and ocean sediments, tree pollen, or human archives such as historical records or diaries, which can be used to estimate climate conditions prior to the modern period (e.g. mid 19th century to date) during which widespread instrumental measurements are available. Proxy indicators typically must be calibrated against modern instrumental information to yield a quantitative reconstruction of past climate.

Les marqueurs ou ‘proxis’ climatiques sont des sources d’information sur le climat provenant d’archives naturelles comme les cernes de croissance des arbres, les carottes glaciaires, les coraux, les sédiments lacustres et océaniques, les pollens ; ou d’archives humaines comme les enregistrements historiques et journaux, qui peuvent etre utilisés pour estimer les conditions climatiques avant la période moderne (environ le milieu du 19eme siecle), période pendant laquelle des mesures instrumentales sont largement disponibles. Les ‘proxis’ doivent etre calibrés sur les données instrumentales modernes pour fournir une reconstruction quantitative du climat.

Climate sensitivity is a measure of the equilibrium global surface air temperature change for a particular forcing. It is usually given as a °C change per W/m² forcing. A standard experiment to determine this value in a climate model is to look at the doubled CO₂ climate, and so equivalently, the climate sensitivity is sometimes given as the warming for doubled CO₂ (i.e. from 280 ppm to 560 ppm). The forcing from doubled CO₂ is around 4 W/m² and so a sensitivity of 3°C for a doubling, is equivalent to a sensitivity of 0.75 °C/W/m². The principal idea is that if you know the sum of the forcings, you can estimate what the eventual temperature change will be.

We should underscore that the concepts of radiative forcing and climate sensitivity are simply an empirical shorthand that climatologists find useful for estimating how different changes to the planet’s radiative balance will lead to eventual temperature changes. There are however some subtleties which rarely get mentioned. Firstly, there are a number of ways to define the forcings. The easiest is the ‘instantaneous forcing’ – the change is made and the difference in the net radiation at the tropopause is estimated. But it turns out that other definitions such as the ‘adjusted forcing’ actually give a better estimate of the eventual temperature change. These other forcings progressively allow more ‘fast’ feedbacks to operate (stratospheric temperatures are allowed to adjust for instance), but the calculations get progressively more involved.

Secondly, not all forcings are equal. Because of differences in vertical or horizontal distribution of forcings, some changes can have a more than proportional effect on temperatures. This can be described using a relative ‘efficacy’ factor that depends on the individual forcing. For instance, the effect of soot making snow and sea ice darker has a higher efficacy than an equivalent change in CO₂ with the same forcing, mainly because there is a more important ice-albedo feedback in the soot case. The ideal metric of course would be a forcing that can be calculated easily and where every perturbation to the radiative balance had an relative efficacy of 1. Unfortunately, that metric has not yet been found!
La sensibilité climatique est une mesure de la variation de température d’équilibre globale de surface atmosphérique pour un forcage donné. Son unité est généralement des °C change par W/m² de forçage. Pour déterminer sa valeur, une expérience classique est de regarder le climat pour une concentration en CO₂ atmosphérique doublée ; ce qui fait que la sensibilité est donnée quelquefois donnée en terme de réchauffement pour un doublement du du CO₂(c.a.d. une augmentation de 280 ppm a 560 ppm). Le forçage pour un doublement du CO₂ est d’environ 4 W/m² ce qui implique qu’une sensibilité de 3°C pour un doublement est équivalente a une sensibilité de 0.75 °C/W/m². L’idée fondamentale est que si on connaît la somme de tous les forçages, il est alors possible d’estimer l’amplitude du changement de température induit.

Il est important de noter que les concepts de forçage radiatif et de sensibilité climatique sont des raccourcis empiriques que les climatologues trouvent utiles pour estimer l’impact de changements dans le bilan radiatif terrestre en termes de changements de températures. Quelques nuances doivent être mentionnées. Premièrement, il existe différentes manières de définir un forçage. La plus simple est le ‘forçage instantané’ – le changement est appliqué et la différence nette de radiation est estimée a la tropopause. Mais, en réalité, d’autres définitions, comme le ‘forçage ajusté’ donnent de meilleurs estimations du changement de température final. Ces autres forçages autorisent progressivement la mise en place de plus de rétroactions ‘rapides’ (les températures stratosphériques peuvent s’ajuster par exemple), mais le niveau de calcul augmente en retour.

Deuxièmement, tous les forçages ne sont pas égaux. En raison de différences dans les distributions verticales ou horizontales des forçages, certains changements peuvent avoir un effet sur les températures supérieur a celui directement proportionnel. Ceci peut être décrit comme un facteur relatif d’efficacité’, spécifique a chaque forçage. Par exemple, l’effet des suies a assombrir la neige et la glace de mer a une efficacité plus élevée qu’un changement équivalent en CO₂ avec le même forçage, principalement en raison d’une rétro-action glace-albédo dans le cas des suies. Idéalement, un forçage pourrait être quantifiée par une méthode facile et dans laquelle chaque perturbation du bilan radiatif aurait une efficacité relative de 1. Malheureusement, une telle méthode n’a pas encore été trouvée !

It has sometimes been argued that the earth’s biosphere (in large part, the terrestrial biosphere) may have the capacity to sequestor much of the increased carbon dioxide (CO₂) in the atmosphere associated with human fossil fuel burning. This effect is known as “CO₂ fertilization” because, in the envisioned scenario, higher ambient CO₂ concentrations in the atmosphere literally “fertilize” plant growth. Because plants in turn, in the process of photosynthesis, convert CO₂ into oxygen, it is thus sometimes argued that such “co2 fertilization” could potentially provide a strong negative feedback on changing CO₂ concentrations.

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A natural coupled mode of climate variability associated with both surface temperature variations tied to El Niño and atmospheric circulation changes across the equatorial Pacific (see also ‘Southern Oscillation Index’). Term was first coined by Rasmusson and Carpenter (1982). More information on ENSO can be found here.
Mode de variabilité climatique naturelle couplant les variations de température de surface océaniques liées a El Niño et des changements de circulation atmosphérique dans l’océan Pacifique équatorial (voir également : ‘Index d’Oscillation Australe’). Ce terme a été pour la premiere fois employé par Rasmusson et Carpenter (1982). Pour plus d’informations voir ici (en anglais).

Spatial pattern tied to a particular mode of time/space variance in a spatiotemporal data set (see also “Principal Components Analysis or “PCA”).

Simple climate model consisting of a uniform ocean and atmosphere that respond thermodynamically, but not dynamically, to changes in radiative forcing.

Forcings in the climate sense are external boundary conditions or inputs to a climate model. Obviously changes to the sun’s radiation are external, and so that is always a forcing. The same is true for changes to the Earth’s orbit (“Milankovitch cycles”). Things get a little more ambigous as you get closer to the surface. In models that do not contain a carbon cycle (and that is most of them), the level of CO₂ is set externally, and so that can be considered a forcing too. However, in models that contain a carbon cycle, changes in CO₂ concentrations will occur as a function of the climate itself and in changes in emissions from industrial activity. In that case, CO₂ levels will be a feedback, and not a forcing. Almost all of the elements that make up the atmosphere can be considered feedbacks on some timescale, and so defining the forcing is really a function of what feedbacks you allow in the model and for what purpose you are using it. A good discussion of recent forcings can be found in Hansen et al (2002) and in Schmidt et al (2004).

Les forçages aux sens climatique du terme, correspondent aux conditions aux limites ou “entrées” (input du modèle climatique. Les changements de rayonnement solaire sont évidemment externes, de telle manière qu’ils forment toujours un forçage. C’est également vrai pour les changements de l’orbite terrestre (“Cycles de Milankovitch”). Par contre, cette définition est plus ambiguë quand on se rapproche de la surface de la planète. Dans les modèles n’incluant pas le cycle du carbone (c’est a dire la majorité), la concentration du CO2 est fixée en externe, ce qui peut donc être considéré comme un forçage également. Par contre, dans les modèles qui incluent le cycle du carbone, les changements de concentration en CO2 seront fonction du climat et des changements liés a l’activité industrielle. Dans ce cas, les niveaux de CO2 seront des rétroactions, et non pas des forçages. Presque tous les éléments constitutifs de l’atmosphère peuvent être considérées comme des rétroactions, et donc définir un forçage est réellement dépendant des rétroactions possibles dans le modèle, et dans quel but il est utilisé. Une bonne discussion des forçages récents peut être trouvée dans Hansen et al (2002) et dans Schmidt et al (2004).

Typically refers to a three-dimensional model of the global atmosphere used in climate modeling (often erroneously called “Global Climate Model”). This term often requires additional qualification (e.g., as to whether or not the atmosphere is fully coupled to an ocean–see ‘Atmosphere-Ocean General Circulation Model’).

The length scales that are resolved in these models is typically on the order of 100s of kilometers (i.e. features that size or smaller are not directly resolved). The timestep for the models (how often the fields are updated) is usually 20 minutes to an hour. Thus in any day there would be 24 to 72 loops of the main calculations.

The basic variables are the temperature, humidity, liquid/ice water content and atmospheric mass. The physics usually consists of advection, radiation calculations, surface fluxes (latent, sensible heat etc.), convection, turbulence and clouds. More elaborate Earth System models often contain tracers related to atmospheric chemistry and aerosols (including dust and sea salt).

Modele tri-dimensionnel global de l’atmosphere utilisé en modélisation climatique (souvent faussement nommé “Modele Climatique Global”). Ce terme générique est souvent précisé par des informations complémentaires (comme par exemple quand ce modele est couplé a l’ocean – voir “Modele de Circulation Générale Océan-Atmosphere”

Les échelles de distances résolues dans ces modeles sont typiquement de l’ordre de la centaine de kilometres (c.a.d. que les caracteristiques de cette taille ou plus petites ne sont pas directement resolues). La résolution temporelle de ces modeles (fréquence de calcul des différents champs) est comprise en général entre 20 minutes et une heure. Ainsi, pour une journée, les calculs principaux seront effectués entre 24 et 72 fois.

Les variables fondamentales d’un modele sont le temperature, l’humidité, la fraction liquide/glace de l’eau et la masse atnosphérique. La physique du modele prend en compte l’advection, les calculs de radiations, les flux de surface (chaleur latente, sensible, etc…), la convection, turbulence, et les nuages. Les modeles les plus elaborés du Systeme Terre contiennent souvent des marqueurs liés a la chimie atmospherique et aux aerosols (incluant les poussieres et le sel de mer).

Greenhouse Gases (GHGs) refer to any atmospheric gases that absorb long wave radiation (emitted from the surface), thereby causing the planet’s surface to be warmer than it would be otherwise. These gases include water vapour, CO₂, CH₄, N₂O, many CFCs (chloro-fluro-carbons). Ozone (O₃) as well as being a shortwave absorber (in the ultra-violet range) also has a small longwave greenhouse effect. Other components of the atmosphere also absorb longwave radition (specifically aerosols and clouds) and hence have a greenhouse effect while not being gases themselves.
Oxygen (O₂) and nitrogen (N₂) while being the dominant gases in the atmosphere do not have significant absorption lines in the relevant longwave range and so are not greenhouse gases.