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Enregistrement W1986356432 · doi:10.1175/2007jcli1614.1

The Influence of Cloud and Surface Properties on the Arctic Ocean Shortwave Radiation Budget in Coupled Models*

2008· article· en· W1986356432 sur OpenAlexaff
Irina Gorodetskaya, L-Bruno Tremblay, Beate G. Liepert, Mark A. Cane, Richard Cullather

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHadCM3Cloud forcingClimatologyAlbedo (alchemy)ShortwaveShortwave radiationSea iceArcticCloud albedoCloud fractionClimate modelAtmospheric sciencesClimate changeRadiative transferCloud coverCloud computingGeologyOceanographyRadiationGeneral Circulation ModelGCM transcription factorsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impact of Arctic sea ice concentrations, surface albedo, cloud fraction, and cloud ice and liquid water paths on the surface shortwave (SW) radiation budget is analyzed in the twentieth-century simulations of three coupled models participating in the Intergovernmental Panel on Climate Change Fourth Assessment Report. The models are the Goddard Institute for Space Studies Model E-R (GISS-ER), the Met Office Third Hadley Centre Coupled Ocean–Atmosphere GCM (UKMO HadCM3), and the National Center for Atmosphere Research Community Climate System Model, version 3 (NCAR CCSM3). In agreement with observations, the models all have high Arctic mean cloud fractions in summer; however, large differences are found in the cloud ice and liquid water contents. The simulated Arctic clouds of CCSM3 have the highest liquid water content, greatly exceeding the values observed during the Surface Heat Budget of the Arctic Ocean (SHEBA) campaign. Both GISS-ER and HadCM3 lack liquid water and have excessive ice amounts in Arctic clouds compared to SHEBA observations. In CCSM3, the high surface albedo and strong cloud SW radiative forcing both significantly decrease the amount of SW radiation absorbed by the Arctic Ocean surface during the summer. In the GISS-ER and HadCM3 models, the surface and cloud effects compensate one another: GISS-ER has both a higher summer surface albedo and a larger surface incoming SW flux when compared to HadCM3. Because of the differences in the models’ cloud and surface properties, the Arctic Ocean surface gains about 20% and 40% more solar energy during the melt period in the GISS-ER and HadCM3 models, respectively, compared to CCSM3. In twenty-first-century climate runs, discrepancies in the surface net SW flux partly explain the range in the models’ sea ice area changes. Substantial decrease in sea ice area simulated during the twenty-first century in CCSM3 is associated with a large drop in surface albedo that is only partly compensated by increased cloud SW forcing. In this model, an initially high cloud liquid water content reduces the effect of the increase in cloud fraction and cloud liquid water on the cloud optical thickness, limiting the ability of clouds to compensate for the large surface albedo decrease. In HadCM3 and GISS-ER, the compensation of the surface albedo and cloud SW forcing results in negligible changes in the net SW flux and is one of the factors explaining moderate future sea ice area trends. Thus, model representations of cloud properties for today’s climate determine the ability of clouds to compensate for the effect of surface albedo decrease on the future shortwave radiative budget of the Arctic Ocean and, as a consequence, the sea ice mass balance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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