Accounting for carbon cycle feedbacks in a comparison of the global warming effects of greenhouse gases
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gases other than CO2 make a significant contribution to human-induced climate change, and multi-gas mitigation strategies are cheaper to implement than those which limit CO2 emissions alone. Most practical multi-gas mitigation strategies require metrics to relate the climate warming effects of CO2 and other greenhouse gases. Global warming potential (GWP), defined as the ratio of time-integrated radiative forcing of a particular gas to that of CO2 following a unit mass emission, is the metric used in the Kyoto Protocol, and we define mean global temperature change potential (MGTP) as an equivalent metric of the temperature response. Here we show that carbon–climate feedbacks inflate the GWPs and MGTPs of methane and nitrous oxide by ~ 20% in coupled carbon–climate model simulations of the response to a pulse of 50 × 1990 emissions, due to a warming-induced release of CO2 from the land biosphere and ocean. The magnitude of this effect is expected to be dependent on the model, but it is not captured at all by the analytical models usually used to calculate metrics such as GWP. We argue that the omission of carbon cycle dynamics has led to a low bias of uncertain but potentially substantial magnitude in metrics of the global warming effect of other greenhouse gases, and we suggest that the carbon–climate feedback should be considered when greenhouse gas metrics are calculated and applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».