KCI등재
SCIE
SCOPUS
A Decomposition of Feedback Contributions to the Arctic Surface Temperature Biases in the CMIP5 Climate Models
저자
박두선 (경북대학교) ; 박태원 (전남대학교) ; 홍진기 (California State University)
발행기관
학술지명
Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences(Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
519-532(14쪽)
제공처
This study examines the systematic surface temperature biases over the Arctic Ocean in the eight Coupled Model IntercomparisonProject 5 (CMIP5) models (BCC-CSM1-1, CESM1-CAM5-1-FV2, GFDL-CM3, GISS-E2-H, IPSL-CM5A-LR,MIROC-ESM-CHEM, MIP-EMS-LR, and NorESM1-M) and investigates the quantitative attribution of feedback processesthat are responsible. In general, the cold biases are predominant over the entire Arctic Ocean in the CMIP5 models. Thesesystematic temperature biases are decomposed into the biases by physical and dynamical processes, based upon the ClimateFeedback-Responses Analysis Method (CFRAM). The multi-model ensemble mean shows that dynamical processes aremore important in the Pacific sector of the Arctic, while physical ones are more important in the Atlantic sector, althoughthis feature is not consistently found in all models. Dynamical processes involve surface heat fluxes, and frictional, turbulent,convective, horizontal heat transports, etc., which cannot be decomposed further by the method used. In contrast, the physicalprocesses can be further decomposed into cloud, water vapor, and albedo feedbacks. According to our results, most ofthe physical processes are attributable to the albedo feedback in all models. Cold (warm) biases due to the albedo feedbackalmost correspond to the positive (negative) biases of sea ice concentration. Hence, our results suggest that for better simulationof the Arctic surface temperature, it tells us which part of the model processes we should efficiently focus on improving.
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