Model Data Comparison(모델 데이터 비교)란 무엇입니까?
Model Data Comparison 모델 데이터 비교 - Hence, the coarse ocean resolution of typical palaeo-GCMs lead to a challenge for model-data comparison in past climates. [1] Suggestions for improving standard DIC algorithms to enable quantitative model-data comparison are discussed. [2] We developed new methods for model-data comparison which help to objectively compare the stochastic results to the observations. [3] Parameters estimated with data from the 5 cm soil depth had better model-data comparisons than parameters estimated with data from the 10 cm soil depth. [4] Models’improvement relies on model-data comparisons for past periods. [5] These simulations extend the pool of current ESM simulations into the 1st millennium CE and represent an important basis to assess the models’ response to external forcing and improved model-data comparison. [6] Our aim is that the documentation of the large-scale features and model-data comparison presented herein will pave the way to further studies that explore aspects of the model simulations in more detail, for example the ocean circulation, hydrological cycle, and modes of variability, and encourage sensitivity studies to aspects such as paleogeography, orbital configuration, and aerosols. [7] Model-data comparison shows that if that latter effect exists, it has small consequences for the observed case. [8] Proper knowledge of the dating uncertainties in paleoclimatic ice core records is important for a rigorous propagation to further analyses; for example for identification and dating of stadial-interstadial transitions during glacial intervals, for model-data comparisons in general, or to provide a complete uncertainty quantification of early warning signals. [9] Model-data comparisons show that the developed model here is potentially useful and efficient for investigating the inevitable wave-current-structure interaction problems in aquaculture technologies. [10] Our aim is that the documentation of the large scale features and model-data comparison presented herein will pave the way to further studies that explore aspects of the model simulations in more detail, for example the ocean circulation, hydrological cycle, and modes of variability; and encourage sensitivity studies to aspects such as paleogeography, orbital configuration, and aerosols . [11] The documented distribution of facies and sequence-stratigraphic framework combined with a virtual outcrop model were used as a reference to perform geometric (quantitative) and architectural and stacking pattern (qualitative) research by model-data comparison. [12] The adjustable parameters are fixed from the comprehensive model-data comparison. [13] Results of this model-data comparison were used to assess the likely boundary conditions for the MCO and MMCT, and inferred TAM elevations of 300-500 m lower than present-day, modelled CO2 concentrations up to 780 ppm during periods of peak warmth, and a transition to lower CO2 across the MMCT. [14] The results 25 point to possible improvements in future model-data comparison studies utilizing historical written records. [15] Fay and coauthors aim to improve the global net air-sea CO2 flux estimate and ease model-data comparisons by making a diversity of pCO2 data products (n=6) with methodological differences more consistent and releasing the results as a new data product: SeaFlux. [16] Comparing these two data sources over a period with changing background conditions requires new methods for model-data comparison that incorporate multiple types and sources of uncertainty. [17] The common boundary conditions should enable consistent multi model and model-data comparisons. [18] Sea surface temperature and pseudo-δ18O are used in model-data comparisons to assess the potential influence of hydroclimate change on records. [19] Model performance was assessed based on the model-data comparisons. [20] Extensive model-data comparison demonstrated that the model could satisfactorily reproduce the oceanic structure and 137Cs concentrations in the seawater and seabed sediment. [21]따라서 전형적인 paleo-GCMs의 거친 해양 분해능은 과거 기후에서 모델 데이터 비교에 대한 도전으로 이어집니다. [1] 정량적 모델-데이터 비교를 가능하게 하기 위해 표준 DIC 알고리즘을 개선하기 위한 제안이 논의됩니다. [2] 우리는 확률론적 결과를 관측값과 객관적으로 비교하는 데 도움이 되는 모델-데이터 비교를 위한 새로운 방법을 개발했습니다. [3] 5 cm 토양 깊이의 데이터로 추정된 매개변수는 10 cm 토양 깊이의 데이터로 추정된 매개변수보다 더 나은 모델-데이터 비교를 가졌습니다. [4] 모델 개선은 과거 기간에 대한 모델 데이터 비교에 의존합니다. [5] 이러한 시뮬레이션은 현재 ESM 시뮬레이션 풀을 1천년 CE로 확장하고 모델을 평가하는 중요한 기반을 나타냅니다. 외부 강제력에 대한 반응 및 개선된 모델-데이터 비교. [6] 우리의 목표는 여기에 제시된 대규모 특징의 문서화와 모델-데이터 비교가 해양 순환, 수문 순환 및 변동 모드와 같은 모델 시뮬레이션의 측면을 더 자세히 탐구하는 추가 연구의 길을 닦는 것입니다. , 고지리학, 궤도 구성 및 에어로졸과 같은 측면에 대한 민감도 연구를 권장합니다. [7] 모델-데이터 비교는 후자의 효과가 존재하는 경우 관찰된 사례에 대해 작은 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. [8] 고기후 얼음 코어 기록의 연대 측정 불확실성에 대한 적절한 지식은 추가 분석에 대한 엄격한 전파에 중요합니다. 예를 들어, 빙하 간격 동안의 정체-간격 전이의 식별 및 연대 측정, 일반적으로 모델-데이터 비교, 또는 조기 경보 신호의 완전한 불확실성 정량화 제공. [9] 모델-데이터 비교는 여기서 개발된 모델이 양식 기술에서 피할 수 없는 파도-전류-구조 상호 작용 문제를 조사하는 데 잠재적으로 유용하고 효율적임을 보여줍니다. [10] 우리의 목표는 여기에 제시된 대규모 기능의 문서화와 모델-데이터 비교가 해양 순환, 수문 순환 및 변동 모드와 같은 모델 시뮬레이션의 측면을 더 자세히 탐구하는 추가 연구의 길을 열어주는 것입니다. 고지리학, 궤도 구성 및 에어로졸과 같은 측면에 대한 민감도 연구 장려</div> </div> </div>. [11] 문서화된 면 분포 및 가상 노두 모델과 결합된 서열-층서 프레임워크는 모델-데이터 비교에 의한 기하학적(정량적) 및 건축 및 적층 패턴(정성적) 연구를 수행하기 위한 참조로 사용되었습니다. [12] 조정 가능한 매개변수는 포괄적인 모델 데이터 비교에서 고정됩니다. [13] 이 모델-데이터 비교의 결과는 MCO 및 MMCT에 대한 가능한 경계 조건을 평가하는 데 사용되었으며 현재보다 300-500m 더 낮은 TAM 고도를 추정하고 최고 온난 기간 동안 최대 780ppm의 CO2 농도를 모델링했습니다. MMCT 전반에 걸쳐 CO2를 낮추기 위한 전환. [14] 결과는 기록된 기록을 활용한 미래의 모델-데이터 비교 연구에서 가능한 개선을 지적합니다. [15] Fay와 공동 저자는 방법론적 차이가 있는 다양한 pCO2 데이터 제품(n=6)을 보다 일관되게 만들고 새로운 데이터 제품으로 결과를 발표함으로써 전 세계 대기-해양 CO2 플럭스 추정치를 개선하고 모델-데이터 비교를 용이하게 하는 것을 목표로 합니다: SeaFlux . [16] 배경 조건이 변화하면서 일정 기간 동안 이 두 데이터 소스를 비교하려면 불확실성의 여러 유형과 소스를 통합하는 모델-데이터 비교를 위한 새로운 방법이 필요합니다. [17] 공통 경계 조건은 일관된 다중 모델 및 모델 데이터 비교를 가능하게 해야 합니다. [18] 해수면 온도와 유사-δ18O는 기록에 대한 수위기후 변화의 잠재적 영향을 평가하기 위해 모델 데이터 비교에 사용됩니다. [19] 모델 성능은 모델 데이터 비교를 기반으로 평가되었습니다. [20] 광범위한 모델-데이터 비교는 모델이 해수 및 해저 퇴적물에서 해양 구조와 137Cs 농도를 만족스럽게 재현할 수 있음을 보여주었습니다. [21]