MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2135808690 · doi:10.1029/2009jd013638

Multimodel assessment of the upper troposphere and lower stratosphere: Tropics and global trends

2010· article· en· W2135808690 sur OpenAlexaff
Andrew Gettelman, Michaela I. Hegglin, Seok‐Woo Son, Joowan Kim, Masatomo Fujiwara, Thomas Birner, Stefanie Kremser, Markus Rex, Juan Antonio Añel, Hideharu Akiyoshi, J. Austin, Slimane Bekki, P. Braesike, Carsten A. Brühl, Neal Butchart, Martyn P. Chipperfield, M. Dameris, Sandip Dhomse, Hella Garny, Steven C. Hardiman, Patrick Jöckel, Douglas E. Kinnison, Jean‐François Lamarque, E. Mancini, Marion Marchand, Martine Michou, Olaf Morgenstern, S. Pawson, Giovanni Pitari, David A. Plummer, J. A. Pyle, Eugene Rozanov, John Scinocca, T. G. Shepherd, Kiyotaka Shibata, Dan Smale, H. Teyssèdre, Wenshou Tian

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensPacific Institute for Climate SolutionsMcGill UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationNational Institute for Environmental StudiesEuropean CommissionSight Research UKDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésTropopauseStratosphereTroposphereExtratropical cycloneAtmospheric sciencesEnvironmental scienceClimatologyWater vaporRelative humidityLapse rateMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of 18 coupled Chemistry Climate Models (CCMs) in the Tropical Tropopause Layer (TTL) is evaluated using qualitative and quantitative diagnostics. Trends in tropopause quantities in the tropics and the extratropical Upper Troposphere and Lower Stratosphere (UTLS) are analyzed. A quantitative grading methodology for evaluating CCMs is extended to include variability and used to develop four different grades for tropical tropopause temperature and pressure, water vapor and ozone. Four of the 18 models and the multi‐model mean meet quantitative and qualitative standards for reproducing key processes in the TTL. Several diagnostics are performed on a subset of the models analyzing the Tropopause Inversion Layer (TIL), Lagrangian cold point and TTL transit time. Historical decreases in tropical tropopause pressure and decreases in water vapor are simulated, lending confidence to future projections. The models simulate continued decreases in tropopause pressure in the 21st century, along with ∼1K increases per century in cold point tropopause temperature and 0.5–1 ppmv per century increases in water vapor above the tropical tropopause. TTL water vapor increases below the cold point. In two models, these trends are associated with 35% increases in TTL cloud fraction. These changes indicate significant perturbations to TTL processes, specifically to deep convective heating and humidity transport. Ozone in the extratropical lowermost stratosphere has significant and hemispheric asymmetric trends. O3 is projected to increase by nearly 30% due to ozone recovery in the Southern Hemisphere (SH) and due to enhancements in the stratospheric circulation. These UTLS ozone trends may have significant effects in the TTL and the troposphere.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,318
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations261
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research AtmospheresMême sujetAtmospheric Ozone and ClimateTravaux en français237 207