Relationship of cloudiness to near surface temperature over land areas of the Northern Hemisphere
Notice bibliographique
Résumé
Relationship of cloudiness to near surface temperature over land areas of the Northern Hemisphere for the past several decades is assessed using the data from surface meteorological weather stations, satellite observations, and the NCEP reanalysis project. The overall cloud relationship to near surface temperature is well represented by near surface humidity and surface conditions. Nighttime cloud-related surface warming decreases with the increase in near surface specific humidity. After cloud longwave-related temperature change and snow cover information are removed, one unit of cloud cover is empirically associated with a surface cooling of 0.59 K. The AMIP-1 models generally were able to reproduce the cold season cloud-temperature relationship, but not for the warm season and for the diurnal cycle. The daytime cloud-related surface cooling over China and the contiguous U.S. generally strengthened, but slightly weakened over Canada and the former USSR during the post WWII period. Since the 1970s a prominent increase in atmospheric humidity has weakened cloud longwave effect on surface temperature (best seen at nighttime) over the extratropical land areas. Significant changes and a general redistribution of cloudiness occurred over the contiguous U.S. and the former USSR (south of 60°N) during the past forty to fifty years. Low cloudiness increased over the contiguous U.S. while it decreased over the former USSR (south of 60°N) Total cloud amount and convective cloud frequency increased in both countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».