Evaluation of the direct and indirect radiative and climate effects of aerosols over the western Arctic
Notice bibliographique
Résumé
From the observations of recent years, there is still not enough evidence to verify the Arctic warming as most global circulation models (GCMs) suggested. This study is dedicated to quantifying the aerosol effect on the Arctic climate change by Northern Aerosol Regional Climate Model (NARCM). The direct and indirect radiative and climate effects of aerosols such as Arctic haze sulfate, black carbon, sea salt, organics, and dust have been evaluated from our NARCM simulations. Within the Arctic Regional Climate Model Intercomparison Project (ARCMIP) our model simulations have been directly compared with the enhanced observation data sets such as the Surface Heat Budget of the Arctic Ocean (SHEBA) and the Atmospheric Radiation Measurement (ARM) in the time period from October 1997 to September 1998. Results show that the climate effects of aerosols strongly depend on the aerosol composition. The surface radiative forcing of pure sulfate aerosols which includes the direct and indirect components reaches up to −7.2 W/m2 in annual mean. The climate responses to radiative forcing of pure sulfate and five kinds of aerosols together are amazingly different. The impacts of aerosols present strong seasonal cycle. In comparison with observations we find the simulation with five kinds of aerosols can better represent the surface temperature from observation. The aerosol radiative and microphysical effects must be taken into account in order to better simulate and predict the change of energy and water cycle occurring in polar climate system.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».