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Enregistrement W2106970656 · doi:10.1175/jcli-d-11-00189.1

The Initiation of Modern “Soft Snowball” and “Hard Snowball” Climates in CCSM3. Part I: The Influences of Solar Luminosity, CO2 Concentration, and the Sea Ice/Snow Albedo Parameterization

2011· article· en· W2106970656 sur OpenAlexafffund
Jun Yang, W. R. Peltier, Yongyun Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Climate · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship CouncilUniversity of TorontoNational Natural Science Foundation of ChinaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesCompute CanadaNational Science Foundation
Mots-clésAlbedo (alchemy)Ice-albedo feedbackSea iceSnowClimatologyEnvironmental scienceSnowball EarthAtmospheric sciencesClimate stateGlacial periodArctic ice packAntarctic sea iceGeologyClimate changeGlobal warmingOceanographyEffects of global warming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The “Snowball Earth” hypothesis, proposed to explain the Neoproterozoic glacial episodes in the period 750–580 million years ago, suggested that the earth was globally covered by ice/snow during these events. This study addresses the problem of the forcings required for the earth to enter such a state of complete glaciation using the Community Climate System Model, version 3 (CCSM3). All of the simulations performed to address this issue employ the geography and topography of the present-day earth and are employed to explore the combination of factors consisting of total solar luminosity, CO2 concentration, and sea ice/snow albedo parameterization that would be required for such an event to occur. The analyses demonstrate that the critical conditions beyond which runaway ice–albedo feedback will lead to global freezing include 1) a 10%–10.5% reduction in solar radiation with preindustrial greenhouse gas concentrations; 2) a 6% reduction in solar radiation with 17.5 ppmv CO2; or 3) 6% less solar radiation and 286 ppmv CO2 if sea ice albedo is equal to or greater than 0.60 with a snow albedo of 0.78, or if sea ice albedo is 0.58 with a snow albedo equal to or greater than 0.80. These bifurcation points are very sensitive to the sea ice and snow albedo parameterizations. Moreover, “soft Snowball” solutions are found in which tropical open water oceans stably coexist with year-round snow-covered low-latitude continents, implying that tropical continental ice sheets would actually be present. The authors conclude that a “soft Snowball” is entirely plausible, in which the global sea ice fraction may reach as high as 76% and sea ice margins may extend to 10°S(N) latitudes.

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations72
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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