Diagnosis of cloud amount increase from an analogue model of a "warming -world
Notice bibliographique
Résumé
Warming world analogue model diagnosis of total cloud amount trends is reviewed. Using cloud amount records for the continental U. S. A. (published), Canada, including parts of the Arctic (in preparation), Europe (published) and the Indian sub-continent (new results), cloudiness changes have been analyzed in the context of the analogue model which compares records of two contrasting twenty year periods. Cloud amount is found to increase over practically the entire U. S. A., Canada, most of the Indian sub-continent, and parts of Europe in all seasons. These results have been derived for a wide range of climates and considerably strengthen the more tentative findings of Henderson-Sellers (l986a, b) and MeGuffie and Henderson-Sellers (1987) that total cloud amount increases in a warming world. On the other hand, the record of total cloud amount since the 1900s has suffered from changes in observing and reporting practice from differing emphasis on observer training and from time sampling biases. These aspects of the record are considered here in detail. Moreover it must be recognized that the historical record reviewed here is land-based only, contained within the northern hemisphere and excludes many areas especially the tropics and equatorial regions. The results achieved so far could indicate that the current real-world transient experiment in which CO 2 and temperatures are increasing includes a negative feedback on increasing temperatures due to increasing cloud amount. However the very restricted area considered also means that the apparent trend may be much less than global. Specifically results are not inconsistent with numerical model predictions of storm tracks shifted poleward in doubled CO 2 experiments. At the least, the predictions of cloud changes made by numerical models could be re-examined in the light of the results described here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».