MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2116517327 · doi:10.5194/acp-8-813-2008

Long-term climatology of air mass transport through the Tropical Tropopause Layer (TTL) during NH winter

2008· article· en· W2116517327 sur OpenAlexaff
Kirstin Krüger, Susann Tegtmeier, Markus Rex

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésClimatologyQuasi-biennial oscillationAtmospheric sciencesTropopauseEnvironmental scienceForcing (mathematics)TroposphereGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A long-term climatology of air mass transport through the tropical tropopause layer (TTL) is presented, covering the period from 1962–2005. The transport through the TTL is calculated with a Lagrangian approach using radiative heating rates as vertical velocities in an isentropic trajectory model. We demonstrate the improved performance of such an approach compared to previous studies using vertical winds from meteorological analyses. Within the upper part of the TTL, the averaged diabatic ascent is 0.5 K/day during Northern Hemisphere (NH) winters 1992–2001. Climatological maps show a cooling and strengthening of this part of the residual circulation during the 1990s and early 2000s compared to the long-term mean. Lagrangian cold point (LCP) fields show systematic differences for varying time periods and natural forcing components. The interannual variability of LCP temperature and density fields is found to be influenced by volcanic eruptions, El Niño Southern Oscillation (ENSO), Quasi-Biennial Oscillation (QBO) and the solar cycle. The coldest and driest TTL is reached during QBO easterly phase and La Niña over the western Pacific, whereas during volcanic eruptions, El Niño and QBO westerly phase it is warmer and less dry.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations58
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetAtmospheric Ozone and ClimateTravaux en français237 207