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Enregistrement W2017265976 · doi:10.5194/acpd-9-14857-2009

An updated analysis of the attribution of stratospheric ozone and temperature changes to changes in ozone-depleting substances and well-mixed greenhouse gases

2009· article· en· W2017265976 sur OpenAlexaboutno aff
A. I. Jonsson, V. I. Fomichev, Theodore G. Shepherd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzoneStratosphereAtmospheric sciencesRadiative forcingEnvironmental scienceGreenhouse gasOzone layerClimatologyForcing (mathematics)Atmosphere (unit)MeteorologyAerosolPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper presents an analysis of the attribution of past and future changes in stratospheric ozone and temperature to anthropogenic forcings. Recently, Shepherd and Jonsson (2008) argued that such an analysis needs to account for the ozone-temperature feedback, and that the failure to do so could potentially lead to very large errors. This point was illustrated by analyzing chemistry-climate simulations from the Canadian Middle Atmosphere Model (CMAM) and attributing both past and future changes to changes in the abundances of ozone-depleting substances (ODS) and well-mixed greenhouse gases. In the current paper, we have expanded the analysis to account for the nonlinear radiative response to changes in CO2. It is shown that over centennial time scales the relationship between CO2 abundance and radiative cooling in the upper stratosphere is significantly nonlinear. Failure to account for this effect in multiple linear regression analysis would lead to misleading results. In our attribution analysis the nonlinearity is taken into account by using CO2 heating rate, rather than CO2 abundance, as the explanatory variable. In addition, an error in the way the CO2 forcing changes are implemented in the CMAM has been corrected, which significantly affects the results for the recent past. As the radiation scheme, based on Fomichev et al. (1998), is used in several other models we provide some description of the problem and how it was fixed. The updated results are as follows. From 1975–1995, during the period of rapid ozone decline, ODS and CO2 increases contributed roughly equally to upper stratospheric cooling, while the CO2-induced cooling (which increases ozone) masked about 20% of the ODS-induced ozone depletion. From 2010–2040, during the period of most rapid ozone recovery, CO2-induced cooling will dominate the upper stratospheric temperature trend and will contribute roughly equally with the ODS decline to ozone increases, effectively doubling the rate of ozone recovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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