Integrated assessment model diagnostics: key indicators and model evolution - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Environmental Research Letters Année : 2021

Integrated assessment model diagnostics: key indicators and model evolution

Mathijs Harmsen
  • Fonction : Auteur
Elmar Kriegler
  • Fonction : Auteur
Detlef van Vuuren
Kaj-Ivar van Der Wijst
  • Fonction : Auteur
Gunnar Luderer
  • Fonction : Auteur
Ryna Cui
  • Fonction : Auteur
Olivier Dessens
  • Fonction : Auteur
Laurent Drouet
  • Fonction : Auteur
Johannes Emmerling
  • Fonction : Auteur
Jennifer Morris
  • Fonction : Auteur
Florian Fosse
  • Fonction : Auteur
Dimitris Fragkiadakis
  • Fonction : Auteur
Kostas Fragkiadakis
  • Fonction : Auteur
Panagiotis Fragkos
Oliver Fricko
  • Fonction : Auteur
Shinichiro Fujimori
David E.H.J. Gernaat
  • Fonction : Auteur
Gokul Iyer
  • Fonction : Auteur
Panagiotis Karkatsoulis
  • Fonction : Auteur
Ilkka Keppo
Kimon Keramidas
  • Fonction : Auteur
Alexandre Köberle
Peter Kolp
  • Fonction : Auteur
Volker Krey
  • Fonction : Auteur
Christoph Krüger
  • Fonction : Auteur
Florian Leblanc
Shivika Mittal
  • Fonction : Auteur
Sergey Paltsev
  • Fonction : Auteur
Pedro Rochedo
  • Fonction : Auteur
Bas van Ruijven
  • Fonction : Auteur
Ronald Sands
  • Fonction : Auteur
Fuminori Sano
Jessica Strefler
  • Fonction : Auteur
Eveline Vasquez Arroyo
  • Fonction : Auteur
Kenichi Wada
  • Fonction : Auteur
Behnam Zakeri
  • Fonction : Auteur

Résumé

ntegrated assessment models (IAMs) form a prime tool in informing about climate mitigation strategies. Diagnostic indicators that allow comparison across these models can help describe and explain differences in model projections. This increases transparency and comparability. Earlier, the IAM community has developed an approach to diagnose models (Kriegler (2015 Technol. Forecast. Soc. Change 90 45–61)). Here we build on this, by proposing a selected set of well-defined indicators as a community standard, to systematically and routinely assess IAM behaviour, similar to metrics used for other modeling communities such as climate models. These indicators are the relative abatement index, emission reduction type index, inertia timescale, fossil fuel reduction, transformation index and cost per abatement value. We apply the approach to 17 IAMs, assessing both older as well as their latest versions, as applied in the IPCC 6th Assessment Report. The study shows that the approach can be easily applied and used to indentify key differences between models and model versions. Moreover, we demonstrate that this comparison helps to link model behavior to model characteristics and assumptions. We show that together, the set of six indicators can provide useful indication of the main traits of the model and can roughly indicate the general model behavior. The results also show that there is often a considerable spread across the models. Interestingly, the diagnostic values often change for different model versions, but there does not seem to be a distinct trend.
Fichier principal
Vignette du fichier
Harmsen_2021_Environ._Res._Lett._16_054046.pdf (2.95 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Publication financée par une institution

Dates et versions

hal-03216627 , version 1 (29-01-2024)

Identifiants

Citer

Mathijs Harmsen, Elmar Kriegler, Detlef van Vuuren, Kaj-Ivar van Der Wijst, Gunnar Luderer, et al.. Integrated assessment model diagnostics: key indicators and model evolution. Environmental Research Letters, 2021, 16, pp.054046. ⟨10.1088/1748-9326/abf964⟩. ⟨hal-03216627⟩
56 Consultations
4 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More