Models versus radiosondes in the free atmosphere: A new detection and attribution analysis of temperature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This analysis revisits detection and attribution of free atmosphere temperatures from radiosondes, almost a decade after previous studies. Since that time, data sets have not only become longer, but understanding of observational uncertainty has vastly improved. In addition, a coordinated set of experiments exploring the effects of human and natural forcings on past climate change has been made with a new generation of climate models. These advances allow a much more thorough analysis of the effects of modeling and observational uncertainty on attribution results than previously possible. Observational uncertainty is explored using multiple radiosonde reconstructions including those with ensembles of realizations exploring the effects of processing choices. Modeling uncertainty is explored by calculating multiple fingerprints of natural influence (from changes in solar irradiance and volcanic aerosols) and of human influence (due to greenhouse gases and due to the effects of combined anthropogenic forcings including stratospheric ozone depletion). With increased confidence over previous studies, human influences (both greenhouse gas and other anthropogenic forcings) have been detected in spatiotemporal changes in free atmosphere temperature from 1961 to 2010, irrespective of whether the full atmospheric column (30–850 hPa) is examined or purely the troposphere, with stratospheric ozone depletion dominating the cooling that has been observed in the lower stratosphere. Thus the advances of the last decade yield increased confidence that anthropogenic influences have made a substantial contribution to the evolution of free atmosphere temperatures.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».